K折交叉验证时使用: KFold(n_split, shuffle, random_state) 参数:n_split:要划分的折数 shuffle: 每次都进行shuffle,测试集中折数的总和就是训练集的个数 random_state:随机状态 from sklearn.model_selection import KFold kf = KFold(5, True, 10) X, Y = loda_data('./data.txt') for train_index, test_index

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在

原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的"机器学习(Machine Learning)"这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 一.机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属

TED01 - How To Get Better At The Things You Care About 昨天我发布了攻克英语口语的宣言,今天就行动.TED是我们学习口语的好地方,本着学以致用的原则,作为一名教师,我优先选择的内容都是和学习和教学相关的,第一篇是How To Get Better At The Things You Care About 听说过「刻意练习」的人都知道三个概念:舒适区.学习区.恐慌区.How To Get Better At The Things You Car

原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习(Machine Learning)”这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 一.机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性.如果每

原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit-learn使用中的“机器学习(Machine Learning)”这个词汇,并给出一些简单的学习示例. 一.机器学习:问题设定 通常,一个学习问题是通过分析一些数据样本来尝试预测未知数据的属性.如果每

Given a string s and a string t, check if s is subsequence of t. You may assume that there is only lower case English letters in both s and t. t is potentially a very long (length ~= 500,000) string, and s is a short string (<=100). A subsequence of

463. Island Perimeterhttps://leetcode.com/problems/island-perimeter/就是逐一遍历所有的cell,用分离的cell总的的边数减去重叠的边的数目即可.在查找重叠的边的数目的时候有一点小技巧,就是沿着其中两个方向就好,这种题目都有类似的规律,就是可以沿着上三角或者下三角形的方向来做.一刷一次ac,但是还没开始注意codestyle的问题,需要再刷一遍. class Solution { public: int islandPerime

蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 数据挖掘与机器学习(41)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.   目录(?)[+]   在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困

认识了几个师弟,一直总想把自己的经验表达出来一些,让后面的人在更年轻的时候,认识到方向.努力. 昨天忽然想起自己在大学时候做了几天的acm,终于也没能坚持.然后就感觉带师弟们做下acm题目还是很不错. poj还是熟悉的界面,不过大学时候注册的账号也忘记了.想起来也没有几道题目被ack-于是重新注册了个账号. 当然一下就是1019题目,还以为这道题目挺水的,结果前前后后花了一上午的时间才被ack. -----------------关于1019题目的题意---------------------

翻译:Tacey Wong 统计学习: 随着科学实验数据的迅速增长,机器学习成了一种越来越重要的技术.问题从构建一个预测函数将不同的观察数据联系起来,到将观测数据分类,或者从未标记数据中学习到一些结构. 本教程将探索机器学习中统计推理的统计学习的使用:将手中的数据做出结论 Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy.Scipy.matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块. 一.统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据

由于相机正面白摄物体时,相机的光轴方向可能发生变化,带来扭曲.而SIFT算法虽具有完全的尺度不变性,但不具有完全的仿射不变性,对拍摄角度发生大角度空间变化的图像特征提取有一定的局限性.ASift通过模拟经度与纬度实现完全的仿射不变,然后用SIFT算法把模拟图像进行比较,最后实现特征匹配. ASIFT算法的具体步骤如下: 1.选取采样参数,模拟不同经度与纬度的图像. 2.计算模拟图像的特征. 3.结合所有的模拟图像的特征,进行特征匹配. 注意:ASIFT提供的一种框架,其核心思想是模拟不同的经度与

RMQ+二分....枚举 i  ,找比 i 小的第一个元素,再找之间的第一个最大元素.....                   Sticks Problem Time Limit: 6000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 9338   Accepted: 2443 Description Xuanxuan has n sticks of different length. One day, she puts all her stick

国密SM4对称算法实现说明(原SMS4无线局域网算法标准) SM4分组密码算法,原名SMS4,国家密码管理局于2012年3月21日发布:http://www.oscca.gov.cn/News/201204/News_1228.htm ,但不能下载标准文档. SM4为对称算法,密钥长度和分组长度均为128位.按原SMS4的标准描述:加密算法与密钥扩展算法都采用32轮非线性迭代结构.解密算法与加密算法的结构相同,只是轮密钥的使用顺序相反,解密轮密钥是加密轮密钥的逆序. 该算法网上的C语言实现如下:

RMQ ( 范围最小值查询 ) 问题是一种动态查询问题,它不需要修改元素,但要及时回答出数组 A 在区间 [l, r] 中最小的元素值. RMQ(Range Minimum/Maximum Query):对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在i,j之间的最小/大值. 对于 RMQ ,我们通常关心两方面的算法效率:预处理时间和查询时间.解决一般 RMQ 问题的三种方法胜者树 (Winner Tree) O(n)-O(logn)稀疏表 (Spars

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F

我的Hadoop版本是1.2.0,mysql版本是5.6.12. 先介绍一下嵌入式derby模式: 1.下载/解压 在hive官网上选择要下载的版本,我选择的版本是hive-0.10.0. 下载好解压到:/usr/local/hadoop,因为我的hadoop安装在了这个文件下 leefon@ubuntu:~/Download$ sudo .tar.gz -C /usr/local/hadoop leefon@ubuntu:~/Download$ cd /usr/local/hadoop 之后便

 UVa 1380 A Scheduling Problem 题目: http://acm.hust.edu.cn/vjudge/problem/viewProblem.action?id=41557 思路:   给出一个任务调度树,单向边u->v表示u必须在v之前完成,双向边u-v表示无所谓方向. 题目给出定理,首先dfs求得忽略无向边后的最长链点数k,那么问题就是判断是否可以通过无向边定向从而使得最长链点数不超过k.用dp的判断. 设f[i]表示以i为根的子树中所有的边定向后最长链点数不超过

Description zyf最喜欢的数字是1!所以他经常会使用一些手段,把一些非1的数字变 成1,并为此得意不已.他会且仅会的两种手段是: 1.把某个数m除以某个质数p——当然p必须能整除这个数,即m=m/p 2.把某个数m减1,即m=m-1 有一天他突发奇想,想把[a,b]区间中所有的数一个一个地变成1,这是一个巨大的无聊的工程,所以他想知道他最少得花多少操作才能达到目 的. Input 输入包含多组数据(1000组数据),EOF结束. 每组数据以两个整数开头:a,b(0<a<=b<

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3706 Second My Problem First Time Limit: 12000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others)Total Submission(s): 1330    Accepted Submission(s): 503 Problem Description Give you three int

题目描述 牛牛最近迷上了一种叫斗地主的扑克游戏.斗地主是一种使用黑桃.红心.梅花.方片的A到K加上大小王的共54张牌来进行的扑克牌游戏.在斗地主中,牌的大小关系根据牌的数码表示如下:3<4<5<6<7<8<9<10<J<Q<K<A<2<小王<大王,而花色并不对牌的大小产生影响.每一局游戏中,一副手牌由n张牌组成.游戏者每次可以根据规定的牌型进行出牌,首先打光自己的手牌一方取得游戏的胜利. 现在,牛牛只想知道,对于自己的若干