生成数据集方法:sklearn.datasets.make_blobs(n_samples,n_featurs,centers)可以生成数据集,n_samples表示个数,n_features表示特征个数,centers表示y的种类数 make_blobs函数是为聚类产生数据集 产生一个数据集和相应的标签 n_samples:表示数据样本点个数,默认值100 n_features:表示数据的维度,默认值是2 centers:产生数据的中心点,默认值3 cluster_std:数据集的标准差,浮点

catalogue . SOM简介 . SOM模型在应用中的设计细节 . SOM功能分析 . Self-Organizing Maps with TensorFlow . SOM在异常进程事件中自动分类的可行性设计 . Neural gas简介 . Growing Neural Gas (GNG) Neural Network . Simple implementation of the "growing neural gas" artificial neural network .

1.安装pip: python -m pip install -U pip (打开命令行窗口:Anaconda Prompt) 升级:python -m pip install --upgrade pip (相关用法:https://pip.pypa.io/en/latest/user_guide/#installing-from-wheels) 查询已经安装的包:pip list2.安装nilearn: pip install -U --user nilearn (打开命令行窗口:Anacon

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多.它是一个非线性的回归模型,其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题,目前在金融行业,基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户,因为它还弥补了其他黑盒模型(SVM.神经网络.随机森林等)不具解释性的缺点.知乎 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法.通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值(像二进制值0/1,是/否,真/假).简单来说,它就是通过拟合一个逻辑函数(logit fuctio

逻辑斯蒂回归 关注公众号"轻松学编程"了解更多. [关键词]Logistics函数,最大似然估计,梯度下降法 1.Logistics回归的原理 利用Logistics回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的"回归" 一词源于最佳拟合,表示要找到最佳拟合参数集. 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法.接下来介绍这个二值型输出分类器的数学原理. Logistic Regression和Linear Reg

在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结. 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.那既可以用于分类又可以用于降维.当然,应用场景最多的还是降维.和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可. 2. LinearDiscrim

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对主成分分析(以下简称PCA)的原理做了总结,下面我们就总结下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维. 1. scikit-learn PCA类介绍 在scikit-learn中,与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中.最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA,我们下面主要也会讲解基于这个类的使用的方法. 除了PCA类以外,最常用的PCA相关类还有KernelPCA类,在原理篇我们也讲到

[原]FMDB源码阅读(一) 本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 1. 前言 说实话,之前的SDWebImage和AFNetworking这两个组件我还是使用过的,但是对于FMDB组件我是一点都没用过.好在FMDB源码中的main.m文件提供了大量的示例,况且网上也有很多最佳实践的例子,我就不在这献丑了.我们先从一个最简单的FMDB的例子开始: // 找到用户目录下的Documents文件夹位置 NSString* docsdir = [NSSearchPathFor

在谱聚类(spectral clustering)原理总结中,我们对谱聚类的原理做了总结.这里我们就对scikit-learn中谱聚类的使用做一个总结. 1. scikit-learn谱聚类概述 在scikit-learn的类库中,sklearn.cluster.SpectralClustering实现了基于Ncut的谱聚类,没有实现基于RatioCut的切图聚类.同时,对于相似矩阵的建立,也只是实现了基于K邻近法和全连接法的方式,没有基于$\epsilon$-邻近法的相似矩阵.最后一步的聚类方

在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数. 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN.要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类,除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外,还要对最近邻的思想有一定的理解.集合这两者,就可以玩转DBSCAN了. 2. DBSCAN

在BIRCH聚类算法原理中,我们对BIRCH聚类算法的原理做了总结,本文就对scikit-learn中BIRCH算法的使用做一个总结. 1. scikit-learn之BIRCH类 在scikit-learn中,BIRCH类实现了原理篇里讲到的基于特征树CF Tree的聚类.因此要使用BIRCH来聚类,关键是对CF Tree结构参数的处理. 在CF Tree中,几个关键的参数为内部节点的最大CF数B, 叶子节点的最大CF数L, 叶节点每个CF的最大样本半径阈值T.这三个参数定了,CF Tree的

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖

原文网址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 翻译:Tacey Wong 时间: 2016-9-25 本教程的主要目标是通过分析包含二十个不同话题的文档集合这以实际任务,来介绍scikit-learn中文本数据处理相关的主要工具. 在这一章节我们将会看到: 如何加载文件内容及目录 如何提取适合机器学习的特征向量 如何训练一个线性模型来进行分类 如何使用网格搜索策略在特

MongoDB为Java提供了非常丰富的API操作,相比关系型数据库,这种NoSQL本身的数据也有点面向对象的意思,所以对于Java来说,Mongo的数据结构更加友好. MongoDB在今年做了一次重大升级,版本来到了3.0. 相比之前的版本,这个版本中又很大的变化,相应地,本文中的方法可能在旧的版本中无法使用. 安装MongoDB Java Driver 使用maven的用户在pom.xml中使用以下的dependency. <dependency> <groupId>org.m

0 前言: STL,为什么你必须掌握 对于程序员来说,数据结构是必修的一门课.从查找到排序,从链表到二叉树,几乎所有的算法和原理都需要理解,理解不了也要死记硬背下来.幸运的是这些理论都已经比较成熟,算法也基本固定下来,不需要你再去花费心思去考虑其算法原理,也不用再去验证其准确性.不过,等你开始应用计算机语言来工作的时候,你会发现,面对不同的需求你需要一次又一次去用代码重复实现这些已经成熟的算法,而且会一次又一次陷入一些由于自己疏忽而产生的bug中.这时,你想找一种工具,已经帮你实现这些功能,你想

前言: 前面几篇文章主要学习了线程以及线程池的创建与使用,今天来学习一下AsyncTask异步任务,学习下AsyncTask到底解决了什么问题?然而它有什么弊端?正所谓知己知彼百战百胜嘛! 线程管理相关文章地址: Android线程管理之Thread使用总结 Android线程管理之ExecutorService线程池 Android线程管理之ThreadPoolExecutor自定义线程池 Android线程管理之AsyncTask异步任务 Android线程管理之ThreadLocal理解及

在K-Means聚类算法原理中,我们对K-Means的原理做了总结,本文我们就来讨论用scikit-learn来学习K-Means聚类.重点讲述如何选择合适的k值. 1. K-Means类概述 在scikit-learn中,包括两个K-Means的算法,一个是传统的K-Means算法,对应的类是KMeans.另一个是基于采样的Mini Batch K-Means算法,对应的类是MiniBatchKMeans.一般来说,使用K-Means的算法调参是比较简单的. 用KMeans类的话,一般要注意的

在集成学习之Adaboost算法原理小结中,我们对Adaboost的算法原理做了一个总结.这里我们就从实用的角度对scikit-learn中Adaboost类库的使用做一个小结,重点对调参的注意事项做一个总结. 1. Adaboost类库概述 scikit-learn中Adaboost类库比较直接,就是AdaBoostClassifier和AdaBoostRegressor两个,从名字就可以看出AdaBoostClassifier用于分类,AdaBoostRegressor用于回归. AdaBo

前言  上周5在公司作了关于JS异步编程模型的技术分享,可能是内容太干的缘故吧,最后从大家的表情看出"这条粉肠到底在说啥?"的结果:(下面是PPT的讲义,具体的PPT和示例代码在https://github.com/fsjohnhuang/ppt/tree/master/apm_of_js上,有兴趣就上去看看吧! 重申主题  <异步编程模型>这个名称确实不太直观,其实今天我想和大家分享的就是上面的代码是如何演进成下面的代码而已. a(function(){ b(functi

机器学习课程的一个实验,整理出来共享. 原理很简单,优化方法是用的梯度下降.后面有测试结果. # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid之后