目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

写在前面 准备近期将微软的machinelearning-samples翻译成中文,水平有限,如有错漏,请大家多多指正. 如果有朋友对此感兴趣,可以加入我:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn 鸢尾花分类 ML.NET 版本 API 类型 状态 应用程序类型 数据类型 场景 机器学习任务 算法 v0.7 动态 API 最新版本 控制台应用程序 .txt 文件 鸢尾花分类 多类分类 Sdca Multi-class

半年前用numpy写了个鸢尾花分类200行..每一步计算都是手写的  python构建bp神经网络_鸢尾花分类 现在用pytorch简单写一遍,pytorch语法解释请看上一篇pytorch搭建简单网络 import pandas as pd import torch.nn as nn import torch class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.fc = nn.Sequen

看了原理,总觉得需要用具体问题实现一下机器学习算法的模型,才算学习深刻.而写此博文的目的是,网上关于K-NN解决此问题的博文很多,但大都是调用Python高级库实现,尤其不利于初级学习者本人对模型的理解和工程实践能力的提升,也不利于Python初学者实现该模型. 本博文的特点: 一 全面性地总结K-NN模型的特征.用途 二  基于Python的内置模块,不调用任何第三方库实现 博文主要分为四部分: 基本模型(便于理清概念.回顾模型) 对待解决问题的重述 模型(算法)和评价(一来,以便了解模型特点

目录 Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.获取数据 三.构建决策边界 四.训练模型 4.1 C参数与权重系数的关系 五.可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ Logistic回归(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplot

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ k近邻算法(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import Fon

[TOC] 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ kd树(鸢尾花分类) 一.导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from matplotlib.font_manager import FontP

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,ensemble from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data_classification(): ''' 加载用于分类问题的数据集 ''' # 使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 digits=datasets.load_d

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<DL4J>实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经典的入门例子:鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花,我们可以测量到它的四个特征:花瓣(petal)的宽和高,花萼(sepal)的 宽和高: 鸢尾花有三种:Setosa.Versicolor.Virginic

1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而

决策树算法 决策树算法主要有ID3, C4.5, CART这三种. ID3算法从树的根节点开始,总是选择信息增益最大的特征,对此特征施加判断条件建立子节点,递归进行,直到信息增益很小或者没有特征时结束. 信息增益:特征 A 对于某一训练集 D 的信息增益 \(g(D, A)\) 定义为集合 D 的熵 \(H(D)\) 与特征 A 在给定条件下 D 的熵 \(H(D/A)\) 之差. 熵(Entropy)是表示随机变量不确定性的度量. \[ g(D, A) = H(D) - H(D \mid A)

IDE:jupyter   数据集请查看:鸢尾花数据集 测试效果预览   成功率96.7% 代码已上传到码云

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors

import tensorflow as tf from sklearn import datasets import numpy as np x_train=datasets.load_iris().data y_train=datasets.load_iris().target np.random.seed(116) np.random.shuffle(x_train) np.random.seed(116) np.random.shuffle(y_train) tf.random.set_

#coding:utf-8 from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt iris_dataset = load_iris() # 获取数据# print("keys

IDE:jupyter 目前我知道的数据集来源有两个,一个是csv数据集文件另一个是从sklearn.datasets导入 1.1 csv格式的数据集(下载地址已上传到博客园----数据集.rar)   1.2  数据集读取 file = "flower.csv" import pandas as pd df = pd.read_csv(file, header=None) df.head(10) 1.3结果  2.1  sklearn中的数据集 from sklearn.datase

本人人工智能初学者,现在在学习TensorFlow2.0,对一些学习内容做一下笔记.笔记中,有些内容理解可能较为肤浅.有偏差等,各位在阅读时如有发现问题,请评论或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)提醒. 若有小伙伴需要笔记的可复制的html或ipynb格式文件,请评论区留下你们的邮箱,或者邮箱(右侧边栏有邮箱地址)联系本人.

. 逻辑回归 逻辑回归(Logistic Regression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法. 概率p与因变量往往是非线性的,为了解决该类问题,我们引入了logit变换,使得logit(p)与自变量之  间存在线性相关的关系,逻辑回归模型定义如下: #Sigmoid曲线: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def Sigmoid(x): re

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中

课程地址:https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要!重要!重要~ 一.Adaptive Boosting 的动机 通过组合多个弱分类器(hypothese),构建一个更强大的分类器(hypothese),从而达到"三个臭皮匠赛过诸葛亮"的效果. 例如实际中,可以通过简单的"横""竖"组成比较复杂的模型. 二.样本权重 AdaBoost元算法中有个很重要的概念叫样本权重u. 学习算法A使用