随机森林:是一个包含多个决策树的分类器, 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定.随机森林对回归的结果在内部是取得平均但是并不是所有的回归都是取的平均,有些是取的和. 随机森林里的随机 极限树/极端随机树里的随机 样本随机 特征随机 参数随机 模型随机(ID3 ,C4.5) 特征随机 参数随机 模型随机(ID3 ,C4.5) 分裂随机  ET或Extra-Trees(Extremely randomized trees,极端随机树)算法与随机森林算法十分相似,都是由许多决策树构成.极限树

Web开发中,图片上传是一种极其常见的功能.但是呢,每次做上传,都花费了不少时间. 一个"小功能"花费我这么多时间,真心不愉快. So,要得认真分析下原因. 1.在最初学习Java Web开发的时候,经验不足,属于能力问题,比如对技术认识不到位. 2.图片上传是一类问题,而不是一个问题.   比如,大家都会做饭,但每个人自己做饭是有不同的.做了一个人吃.一家人吃.喜事待客做好几桌,是不同的问题.   同样的,图片上传,是上传一张还是多张,前端的用户体验如何,后端逻辑处理是否正确,图片存

1.问题描述 有209张图片作为训练集,50张图片作为测试集,图片中有的是猫的图片,有的不是.每张图片的像素大小为64*64 吴恩达并没有把原始的图片提供给我们 而是把这两个图片集转换成两个.h5文件:train_catvnoncat.h5(训练集),test_catvnoncat.h5(测试集). 这三这个文件的下载地址:https://pan.baidu.com/s/1bL8SC3gNxbzL9Xo4C6ybow    提取码: iaq7  这个h5文件是一种数据文件格式,关于它的写入和读取

论文记录:Identifying Encrypted Malware Traffic with Contextual Flow Data from:https://songcoming.github.io/lectures/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-Identifying-Encrypted-Malware-Traffic-with-Contextual-Flow-Data.html 0x00 本系列笔记是用来记录论文阅读过程中产生的问题与思考的随

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

以前我开过一些帖子,我们内部也做过一些讨论,我们从张小龙的碎屏图中 ,发现了重要讯息: 1:微信支付将成为重要场景: 2:这些应用与春节关系不小,很多应用在春节时,有重要的场景开启可能性: 3:春节是一个重要的推广时机,非常适合推广,微信应该不会错过这个时机: 4:春节前需要做好准备,那么预留一定的天数是必要的,10-15天是一个合理的准备时间: 在12月19号时,我回帖中有一个个人的预测:http://www.wxapp-union.com/forum ... pid=11965&fromui

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

在扁平化设计刚刚兴起之时,渐变是设计师们避之不及的设计手法,然而今天它已经正式回归.几乎是在一夜之间,无数的网站开始使用渐变色. 从背景到图片上的色彩叠加,包括UI元素上所遮盖的色彩,所有的这一切都表明渐变以一种微妙的方式回归了.不过和以往的我们所看到的渐变不同,重新回归的渐变色设计有着不一样的使用技巧和特色,更加贴合这个时代的风格和需求了.如果你也想使用,不妨从今天的设计示例中学习一下“全新”的渐变设计. 潮流的引领者 在今年早些时候,Spotify 开始在自家网站上大量使用双色调设计,将双色

手机客户端为什么会留存下来?而不是被一味的Wap替代掉?因为手机客户端有Wap无可替代的优势,就是自身较强的计算能力. 手机中不可避免的一环:图片缓存,在软件的整个运行过程中显得尤为重要. 先简单说一下图片缓存的作用: 提高响应速度 减少网络流量 提高用户体验 提高响应速度:因为图片一旦缓存在本地之后,那么本地IO数据的读取,远比网络中得IO读取效率要高的多.所以可以提高响应速度 减少网络流量:一张图片在某些情况下,只加载一次,之后便不会重新加载,减少了网络流量.减少流量肯定是必然的.介于国内的

Softmax回归   1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展(logistic回归解决的是二分类问题). 对于训练集,有. 对于给定的测试输入,我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值.也就是说,我们估计得每一种分类结果出现的概率.因此我们的假设函数将要输入一个维的向量来表示这个估计得概率值.假设函数形式如下: 其中是模型的参数.这一项对概率分布进行归一化,舍得所有概率之和为1. softmax回归的代价函数: 上述公式是logi

逻辑回归 1.  总述 逻辑回归来源于回归分析,用来解决分类问题,即预测值变为较少数量的离散值. 2.  基本概念 回归分析(Regression Analysis):存在一堆观测资料,希望获得数据内在分布规律.单个样本表示成二维或多维向量,包含一个因变量Y和一个或多个自变量X.回归分析主要研究当自变量变化时,因变量如何变化,数学表示成Y=f(X),其中函数f称为回归函数(regression function).回归分析最终目的是找到最能代表已观测数据的回归函数. 分类:因变量Y为有限离散集,

18.1  问题描述和流程图 18.2  滑动窗口 18.3  获取大量数据和人工数据 18.4  上限分析:哪部分管道的接下去做 18.1  问题描述和流程图

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那

写在前面:在本篇博客中,旨在对线性回归从新的角度考虑,然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似(Maximum Likelihood Appropriation-MLA) 求解模型中的参数,以及梯度下降法解决MLA.然后分析加入不同范数(L0, L1, L2)对线性回归的影响.其次,另外一个重点是Logistic回归,他们分别用来 做回归和分类.线性回归与Logistic回归的区别,以及由Logistic回归引出的SoftMax回归及其用途. 一.线性回归 (1)残差 对于线性回归模型,我们一

unity里不支持Gif格式的图片,网上搜索也没有相关资料,殊不知我们已经太相信度娘了,而没有了自己的分析,我们知道Gif图是由多个静态图做成的,那我们就回归本土,第一步:把gif拆成n个静态图放在集合里 /// <summary> /// 拆分GIF(使用.Net框架的Image对象) /// </summary> /// <returns>The GIF.</returns> /// <param name="path">

一.前言 这两天恰好有一位同事问我怎样做一个图片预览功能.作为现代人的我们首先想到的当然是HTML5啦,其实HTML5做图片预览已经是一个老生常谈的问题了.我在这里就简单说说其中相关的一些东西,当然会附上我们的源码.在 HTML5 之前我们做图片预览主流做法有两种,第一种是通过 Flash 插件来做预览,第二种是 Ajax 实现的假预览,也就是说选择图片文件后,图片其实已经异步上传到服务器,服务器处理后返回图片路径,前端得到响应结果做出处理从而使图片显示在界面上.而有了 HTML5 之后就可以强

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真

源地址:http://www.thinkface.cn/thread-3704-1-6.html 人脸对齐包括两个部分,分别为训练部分和测试部分.所有的代码基于opencv2.0.(一)训练阶段Step1:样本的准备:本文采用了IMM人脸数据库作为训练集,样本大小为640x480大小的彩色人脸图片,并手工对每个样本进行手工特征点标注.Step2:样本预处理:(包括光照.尺度归一化等)先进行尺度归一化操作,步骤如下:1)从训练样本中选取一个比较正的人脸最为参考人脸.2)将所有的训练样本对齐参考人脸

MNIST 被喻为深度学习中的Hello World示例,由Yann LeCun等大神组织收集的一个手写数字的数据集,有60000个训练集和10000个验证集,是个非常适合初学者入门的训练集.这个网站也提供了业界对这个数据集的各种算法的尝试结果,也能看出机器学习的算法的演进史,从早期的线性逻辑回归到K-means,再到两层神经网络,到多层神经网络,再到最近的卷积神经网络,随着的算法模型的改善,错误率也不断下降,所以目前这个数据集的错误率已经可以控制在0.2%左右,基本和人类识别的能力相当了. 这

本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开

1. Tensorflow 逻辑回归实现手写识别 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 1.1.2. 损失函数 1.2. 实例:手写识别系统 1.1. 逻辑回归原理 1.1.1. 逻辑回归 在现实生活中,我们遇到的数据大多数都是非线性的,因此我们不能用上一章线性回归的方法来进行数据拟合.但是我们仍然可以从线性模型着手开始第一步,首先对输入的数据进行加权求和. 线性模型: \[z=w{x}+b\] 其中w我们称为"权重",b为偏置量(bias),\({x}\)为输入的样本数据,