因为python的教程没有找到详细的所以就改用matlab了 使用的是matlab r2016a,libsvm3-24,具体的安装配置教程就直接参考谦恭大大的了: https://blog.csdn.net/github_35807147/article/details/80725642 libsvm的使用需要按照它需要的格式排列数据,格式即: 标记值 属性序号:属性值 属性序号:属性值...... 这次的数据格式使用libsvmwrite函数生成,它的使用格式如下: libsvmwrite('

[决策树]西瓜数据graphviz可视化实现 一.问题描述: 使用西瓜数据集构建决策树,并将构建的决策树进行可视化操作. 二.问题简析: 首先我们简单的介绍一下什么是决策树.决策树是广泛用于分类和回归任务的模型.本质上,它从一层层的if/else问题中进行学习,并得出结论. 三.代码实现: 说明:本实例运行在linux环境下,通过jupyter notebook运行. 依赖项:graphviz 下载GraphViz's executables的网址:http://www.graphviz.org

whatbeg.com 文章列表 -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 怎样写出优秀的研究论文? 当我谈阅读时我在谈些什么 许巍写歌最喜欢用什么词? Numpy模块的一些方法收集 Latex/MathJax的一些语法 如何实现并应用决策树算法? 利用matplotli

决策树 前几天学习了<机器学习>的前三章,前三章介绍机器学习的基础知识,接下来,第四章到第十章介绍一些经典而常用的机器学习方法,这部分算是具体的应用篇,第四章介绍了一类机器学习方法——决策树. 3.1 基本流程 决策树(decision tree)是一类常见的机器学习方法.以二分类任务为例,我们希望从给定训练数据集学得一个模型用以对新示例进行分类,这个把样本分类的任务,可看作对“当前样本属于正类嘛?”这个问题的“决策”或“判定”过程.顾名思义,决策树,就是基于树结构来进行决策的.例如我们对一个

目录 K-means K-means x = xlsread("D:\MatlabData\西瓜数据集.xlsx"); m = length(x); [Idx,C]=kmeans(x,3); for i=1:m if Idx(i)==1 a='b+'; end if Idx(i)==2 a='g+'; end if Idx(i)==3 a='k+'; end plot(x(i,1),x(i,2),a); hold on; end for i=1:3 plot(C(i,1),C(i,2)

先收藏............ 本文为笔者在学习周志华老师的机器学习教材后,写的课后习题的的编程题.之前放在答案的博文中,现在重新进行整理,将需要实现代码的部分单独拿出来,慢慢积累.希望能写一个机器学习算法实现的系列. 本文主要包括: 1.logistics回归 2.python库: numpy matplotlib pandas 使用的数据集:机器学习教材上的西瓜数据集3.0α Idx density ratio_sugar label 1 0.697 0.46 1 2 0.774 0.376

github:代码实现 本文算法均使用python3实现 1. 决策树   决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法(本文主要是描述分类方法),是基于树结构进行决策的,可以将其认为是if-then规则的集合.一般的,一棵决策树包含一个根节点.若干内部节点和若干叶节点.其中根节点包含所有样本点,内部节点作为划分节点(属性测试),叶节点对应于决策结果.   用决策树进行分类,是从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子节点,若该子节点仍为划分节点,则

1. 决策树 一般的,一棵决策树包含一个根结点.若干内部结点和若干叶子结点,叶子节点对应决策结果,其他每个结点对应一个属性测试,每个结点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到子结点中,而根结点包含样本全集,从根结点到每个叶子结点的路径对应了一个判定测试序列.其基本流程如下所示: 输入:训练集D={(x1,y1), (x2, y2), ......, (xm, ym)} 属性集A={a1, a2, ......, ad} 过程:函数TreeGenerate(D, A),传入参数为训练集D与属性集A

如图,为使用到的公式,信息熵表明样本的混乱程度,增益表示熵减少了,即样本开始分类,增益率是为了平衡增益准则对可取值较多的属性的偏好,同时增益率带来了对可取值偏小的属性的偏好,实际中,先用增益进行筛选,选取大于增益平均值的,然后再选取其中增益率最高的. 以下代码纯粹手写,未参考其他人代码,如果问题,请不吝赐教. 1,计算信息熵的函数 import numpy as np# 计算信息熵 # data:like np.array # data.shape=(num_data,data_features

目录 ID-3学习 代码实现 1. 样例数据集 2.信息熵的计算 ID-3学习 代码实现 该项目采用了业界领先的 TDD(TreeNewBee-Driven Development,吹牛逼导向开发模式) 方式.-Rrrrraulista 1. 样例数据集 样例数据集来自周老师<机器学习>上的"西瓜数据集2.0" 数据结构定义如下: 结构体类型定义//update typedef struct SampleNode{ int SeqNum; //样例编号 bool Type;

基本流程 决策树是通过分次判断样本属性来进行划分样本类别的机器学习模型.每个树的结点选择一个最优属性来进行样本的分流,最终将样本类别划分出来. 决策树的关键就是分流时最优属性$a$的选择.使用所谓信息增益$Gain(D,a)$来判别不同属性的划分性能,即划分前样本类别的信息熵,减去划分后样本类别的平均信息熵,显然信息增益越大越好: $\text{Ent}(D)=-\sum\limits_{k=1}^{|\mathcal{Y}|}p_k\log_{2}p_k$$\displaystyle\text

<Machine Learning in Action>-- 白话贝叶斯,"恰瓜群众"应该恰好瓜还是恰坏瓜 概率论,可以说是在机器学习当中扮演了一个非常重要的角色了.Taoye对概率论知识的掌握目前也还仅仅只是停留在本科期间所接触到的,而且还都已经忘了不少.快速的复习回顾一下之后,用来理解机器学习中的贝叶斯算法,还是足够的. 手撕机器学习系列文章目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN),现在我们来玩玩贝叶斯算法,其他机器学习系列文章可根据自己需求来食用(持

Logistic回归算法调试 一.算法原理 Logistic回归算法是一种优化算法,主要用用于只有两种标签的分类问题.其原理为对一些数据点用一条直线去拟合,对数据集进行划分.从广义上来讲这也是一种多元线性回归方法,所不同的是这种算法需要找出的是能够最大可能地将两个类别划分开来而不是根据直线关系预测因变量的值.Logistic回归算法的核心部分是sigmoid函数: 其中,xi为数据集的第i个特征.定义损失函数损失函数: 损失函数越小表明曲线拟合的效果就越好.利用梯度向上法更新x的系数W,求出W的

使用libsvm对MNIST数据集进行实验 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老师给的数据很简单,也就1000个数据点,使用svm进行分类.没有太多好说的

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老

原文 接下来要说的东西其实不是松弛变量本身,但由于是为了使用松弛变量才引入的,因此放在这里也算合适,那就是惩罚因子C.回头看一眼引入了松弛变量以后的优化问题: 注意其中C的位置,也可以回想一下C所起的作用(表征你有多么重视离群点,C越大越重视,越不想丢掉它们).这个式子是以前做SVM的人写的,大家也就这么用,但没有任何规定说必须对所有的松弛变量都使用同一个惩罚因子,我们完全可以给每一个离群点都使用不同的C,这时就意味着你对每个样本的重视程度都不一样,有些样本丢了也就丢了,错了也就错了,这些就给一

下载的libsvm包里面已经为我们编译好了(windows).进入libsvm\windows,可以看到这几个exe文件: a.svm-toy.exe:图形界面,可以自己画点,产生数据等. b.svm-scale.exe:对特征值进行缩放. c.svm-train.exe:接收特定格式的输入,产生一个model文件. d.svm-predict.exe:依照已经train好的model,输入新的数据,并输出预测新数据的类别. svm-toy.exe 可以自己生成数据,双击svm-toy,点击ch

1.      libSVM简介 libSVM是台湾林智仁(Chih-Jen Lin) 教授2001年开发的一套支持向量机库,这套库运算速度挺快,可以很方便的对数据做分类或回归.由于libSVM程序小,运用灵活,输入参数少,并且是开源的,易于扩展,因此成为目前国内应用最多的SVM的库.    本实验使用libSVM3.18版本. 2.      libSVM 3.18包含的内容(1)Java文件夹  ,主要应用于java平台:  (2)Python文件夹,是用来参数优选的工具,稍后介绍:  (3

主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子.测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习.首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % http://b

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获

以上是我上一篇文章中的代码实现,里面分别用了opencv中的SVM和LibSVM,opencv的SVM用起来更方便,但貌似内部其实也是基于Libsvm,同样的参数训练出来的结果是一致的,里面有Libsvm的调用过程,如果用libsvm需要在工程里面添加libsvm的源码文件分别是svm.h和svm.cpp,林智仁的库里自带的那两个核心文件即可. libsvm的用法让人更感觉是在用C的写法,opencv封装过的易用性更好,稍后我会把工程文件放到github上供大家下载,若有什么错误,还请批评指教~