作者有话说 最近学习了一下BP神经网络,写篇随笔记录一下得到的一些结果和代码,该随笔会比较简略,对一些简单的细节不加以说明. 目录 BP算法简要推导 应用实例 PYTHON代码 BP算法简要推导 该部分用一个$2\times3\times 2\times1$的神经网络为例简要说明BP算法的步骤. 向前计算输出 反向传播误差  权重更新  应用实例 鸢尾花数据集一共有150个样本,分为3个类别,每个样本有4个特征,(数据集链接:http://archive.ics.uci.edu/ml/datas

鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集 通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类 针对iris数据集实践决策树算法(C4.5.C5.0),并用交叉矩阵评估模型 iris数据RStudio系统自带 Gary<-iris #建立决策树模型,来预测鸢尾花的种类 #重命名变量名,将预测鸢尾花卉转换为class 通过前四个变量预测class属于哪一个类 Gary.names<-c('sepa

---layout: posttitle: 2018-02-03-PY3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础key: 20180203tags: 机器学习 ML IRIS python3modify_date: 2018-02-03--- # python3下经典数据集iris的机器学习算法举例-零基础说明:* 本文发布于: gitee,github,博客园* 转载和引用请指明原作者和连接及出处. 正文:* 以下内容可以拷贝到一个python3源码文件,比如较“iris_ml.py”当

Tensorflow 2 flower_photos花卉数据集手动下载.离线安装.本地加载.快速读取 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855__4328,xiexiaokui#qq.com   查看数据集列表:   flower_photos手动下载,Link: data_root = tf.keras.utils.get_file(   'flower_photos','https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org

PCA降维--两种实现 : SVD或EVD. 强力总结. 在鸢尾花数据集(iris)实做 今天自己实现PCA,从网上看文章的时候,发现有的文章没有搞清楚把SVD(奇异值分解)实现和EVD(特征值分解)实现,查阅多个文章很容易更糊涂,所以搞懂之后写下这个总结. 先说最关键的点: a. PCA两个主要的实现方式: SVD(奇异值分解), EVD(特征值分解). b. 特征值分解方式需要计算协方差矩阵,分解的是协方差矩阵.  SVD方式不需要计算协方差矩阵,分解的是经过中心化的原数据矩阵 1.特征值分

iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,

scikit-learn是一个非常强大的机器学习库, 提供了很多常见机器学习算法的实现. scikit-learn可以通过pip进行安装: pip install -U scikit-learn 不过这个包比较大, 若使用pip安装超时可以去pypi上下载适合自己系统的.exe或.whl文件进行安装. 安装成功后可以在python中导入: import sklearn sklearn的官方文档叙述非常详细清晰, 建议通过阅读User Guide学习sklearn. Dataset Loading

iris数据集的中文名是安德森鸢尾花卉数据集,英文全称是Anderson’s Iris data set.iris包含150个样本,对应数据集的每行数据.每行数据包含每个样本的四个特征和样本的类别信息,所以iris数据集是一个150行5列的二维表.通俗地说,iris数据集是用来给花做分类的数据集,每个样本包含了花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度四个特征(前4列),我们需要建立一个分类器,分类器可以通过样本的四个特征来判断样本属于山鸢尾.变色鸢尾还是维吉尼亚鸢尾(这三个名词都是花的品种). 数

Python数据挖掘之决策树DTC数据分析及鸢尾数据集分析 今天主要讲述的内容是关于决策树的知识,主要包括以下内容:1.分类及决策树算法介绍2.鸢尾花卉数据集介绍3.决策树实现鸢尾数据集分析.希望这篇文章对你有所帮助,尤其是刚刚接触数据挖掘以及大数据的同学,同时准备尝试以案例为主的方式进行讲解.如果文章中存在不足或错误的地方,还请海涵~ 一. 分类及决策树介绍 1.分类         分类其实是从特定的数据中挖掘模式,作出判断的过程.比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器,一开始的时候可能什么都

0.鸢尾花数据集 鸢尾花数据集作为入门经典数据集.Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 在三个类别中,其中有一个类别和其他两个类别是线性可分的.另外.在sklearn中已内置了此数据集

聚类分析 百度百科:传送门 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程 聚类与分类的不同在于,聚类所要求划分的类是未知的 聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类.聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论.不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致. IRIS (IRIS数据集) 百度百科:传送门 Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整

一.mnist数据 深度学习的入门实例,一般就是mnist手写数字分类识别,因此我们应该先下载这个数据集. tensorflow提供一个input_data.py文件,专门用于下载mnist数据,我们直接调用就可以了,代码如下: import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 执行完成后,会在当前目录下

1. Iris data set Iris数据集是常用的分类实验数据集,由Fisher, 1936收集整理.Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集.数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性.可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类. 该数据集包含了5个属性: Sepal.Length(花萼长度),单位是cm; Sepal.Width(花萼宽度)

传统机器学习的回顾 近年来,深度学习的概念十分火热,人工智能也由于这一技术的兴起,在近几年吸引了越来越多的关注.我们这里,将结合一些基本的用例,简要的介绍一下这一新的技术. 我们首先需要明确人工智能.机器学习以及深度学习三者之间的关系.如NVIDIA官网所述,人工智能是一个非常大的概念,而机器学习只是人工智能的一种实现方法.深度学习是同样也是一种实现机器学习的方法,是在机器学习的基础上建立起来的.这体现在,首先从字面上看,二者都是在"学习",因此在评价深度学习训练出的模型好坏时,同样直

一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法 属于分类(classification)算法 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 该方法在

译者按: 机器学习原来很简单啊,不妨动手试试! 原文: Machine Learning with JavaScript : Part 2 译者: Fundebug 为了保证可读性,本文采用意译而非直译.另外,本文版权归原作者所有,翻译仅用于学习.另外,我们修正了原文代码中的错误 上图使用plot.ly所画. 上次我们用JavaScript实现了线性规划,这次我们来聊聊KNN算法. KNN是k-Nearest-Neighbours的缩写,它是一种监督学习算法.KNN算法可以用来做分类,也可以用来

KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将

#-*- coding:utf-8 -*- import tensorflow as tf sess=tf.Session() #整流水线单元relu print sess.run(tf.nn.relu([-3.,3,10.])) #抵消relu激励函数的线性增长部分 print sess.run(tf.nn.relu6([-3.,3.,10.])) #segmoid函数:1/(1+exp(-x)) print sess.run(tf.nn.sigmoid([-1.,0.,1.])) #双面正切

K-近邻算法的直观理解就是:给定一个训练集合,对于新的实例,在训练集合中找到k个与该实例最近的邻居,然后根据“少数服从多数”原则判断该实例归属于哪一类,又称“随大流” K-近邻算法的三大要素:K值得选取,邻居距离度量,分类决策的制定. (1)K值选取:通常采用交叉验证选取最优的K值(自己了解) (2)邻居距离度量:根据不同的应用场景选取相应的距离度量.常见的距离度量有欧几里得距离.曼哈顿距离.马氏距离.同时要注意的是归一化机制. (3)分类决策制定:一般分为平等投票表决原则和加权投票原则. im

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入

reference : http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 目录[-] Scikit Learn: 在python中机器学习 载入示例数据 一个改变数据集大小的示例:数码数据集(digits datasets) 学习和预测 分类 K最近邻(KNN)分类器 训练集和测试集 分类支持向量机(SVMs) 线性支持向量机 使用核 聚类:将观测值聚合 k均值聚类 应用到图像压缩 用主成分分析降维 将一切放在一起:人脸识别 线性模型:从回归到稀疏 稀疏模型 同