完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的

DisCrete Versus Real AdaBoost 关于Discrete 和Real AdaBoost 可以参考博客:http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4581651.html 本例是Sklearn网站上的关于决策树桩.决策树.和分别使用AdaBoost—SAMME和AdaBoost—SAMME.R的AdaBoost算法在分类上的错误率.这个例子基于Sklearn.datasets里面的make_Hastie_10_2数据库.取了12000个数据,其

NearestNeighbors(n_neighbors=5, radius=1.0, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, n_jobs=None) Parameters(参数):     n_neighbors(n邻域):所要选用的最近邻的数目,相当于knn算法(k近邻算法)中的 k,(default = 5),在设置此参数时输入的需为整形(int). radius(半径):要

SVM发展史 线性SVM=线性分类器+最大间隔 间隔(margin):边界的活动范围.The margin of a linear classifier is defined as the width that the boundary could be increased by before hitting a data point. 预备知识 线性分类器的分割平面(超平面):Wx+b=0 点到超平面的距离:\(M=\frac{ \vert g(x) \vert }{\left\|W\righ

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard

sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务. sklearn库是在Numpy.Scipy和matplotlib的基础上开发而成的,因此在介绍sklearn的安装前,需要先安装这些依赖库. Numpy库:Numpy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学

学习了SVM分类器的简单原理,并调用sklearn库,对40个线性可分点进行训练,并绘制出图形画界面. 一.问题引入 如下图所示,在x,y坐标轴上,我们绘制3个点A(1,1),B(2,0),C(2,3),其中A和B属于一类,C属于一类. 我们希望找到一条直线,将两个类分开来,且保持实线和两条虚线的距离最大,我们就能将两个类最大化分割开来.当然,我们还有很多其他直线的可以将两个点分割开来,但是这样分割效果最好. 当一个新的点进行预测时,根据点在直线的位置,判断所属分类.例如D(4,3)点在实线上方

一.scikit-learn库中的网格搜索调参 1)网格搜索的目的: 找到最佳分类器及其参数: 2)网格搜索的步骤: 得到原始数据 切分原始数据 创建/调用机器学习算法对象 调用并实例化scikit-learn中的网格搜索对象 对网格搜索的实例对象fit(得到最佳模型及参数) 预测 以kNN算法为例,Jupyter中运行: import numpy as np from sklearn import datasets # 得到原始数据 digits = datasets.load_digits(

认识 sklearn 官网地址: https://scikit-learn.gor/stable/ 从2007年发布以来, scikit-learn已成为重要的Python机器学习库, 简称sklearn, 支持包括分类, 回归, 降维和聚类等机器学习算法, 还包括了特征提取, 数据处理, 模型评估三大模块. sklearn是Scipy的扩展, 建立在Numpy, Matplotlib..等库的基础上. 拥有完善的文档, 上手容易, API丰富, 同时封装了大量的机器学习算法, 且内置了大量数据

Python: sklearn库 —— 数据预处理 数据集转换之预处理数据:      将输入的数据转化成机器学习算法可以使用的数据.包含特征提取和标准化.      原因:数据集的标准化(服从均值为0方差为1的标准正态分布(高斯分布))是大多数机器学习算法的常见要求. 如果原始数据不服从高斯分布,在预测时表现可能不好.在实践中,我们经常进行标准化(z-score 特征减去均值/标准差). 一.标准化(Z-Score),或者去除均值和方差缩放 公式为:(X-mean)/std  计算时对每个属性

1.k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法,它含有训练基础数据集,但是是一种没有模型的算法,为了将其和其他算法进行统一,我们把它的训练数据集当做它的模型本身.2.在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下(利用实际例子举例如下):#1导入相应的数据可视化模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #2输入训练的数据集x_train.y_trainraw_data_X=[[3.393533211,2.331273

Azure上的虚机镜像库中, 有很多的镜像,其中当然也包括了用户自定义上传的镜像. 在Powershell中如果想使用这些镜像的话, 则需要知道其名称 下面这条命令,可以获得所有的镜像信息 $imageList = Get-AzureVMImage   再通过名称,或者其他属性,来过滤吧 比如, 按名称过滤,找含有SQL和2012的镜像名称: $imageList | where {$_.ImageName -like "*SQL*2012*"} | Format-Table

一.前言: 上文中,笔者系统的阐述了1602的两种驱动方式,并简单的提到了Arduino的LiquidCrystal库.本文紧接上文,对以下两个问题进行更加深入的探讨:如何能够使1602对Arduino的端口占用降到最少?LiquidCrystal库到底应该如何学习?闲话少说,下面开始进入正文. 二.减少1602对Arduino的端口占用 <1>不使用I2C 在上文中,笔者分别介绍八线和四线驱动的使用方法,给出了两种接线方式.接线图分别如下: 在八线驱动模式下,总共占掉了Arduino 16个

通过使用 PowerPoint Automation Services,可以从 PowerPoint 二进制文件格式 (.ppt) 和 PowerPoint Open XML 文件格式 (.pptx) 转换为其他格式.例如,您可能需要将一批 PowerPoint 97–2003 文件升级到 Open XML 演示文稿文件.您还可以在“编辑”菜单中创建自定义操作,以允许用户按需创建 PDF 版本的演示文稿. 一.效果演示: 1.新建一个ppt文档(office 2013,后缀pptx),添加内容,

sql 2008 从一个库中把 某个表中的数据导入到另一个库中的具有相同结构的表中 use 库1 go insert into  库1.dbo.表1  select * from  库2.dbo.表1 在这里会遇到一个问题:如果此表的主键或者其中有一个列使用了 IDENTITY(1,1) 自增长时,但又想手动为此列指定时 会出现一个错误.我的做法是先把插入表1的自增给取消,插入成功后在给改过来.

soapUI使用-DataSource获取oracle库中的参数 下载mysql和oracle驱动包:http://pan.baidu.com/s/1i3sy1MH 放在Program Files\SmartBear\SoapUI-Pro-5.1.2\bin\ext\下 重启soapUI 这里连接oracle库获取参数举例说明: 1.在请求里插入一步,选择DataSource 2.选择JDBC 3.点击configure进入配置项 4.输入相关配置然后点击Test connection测试连接成

这个框架库,可以让编写 XLL 更加容易.包含了管理 XLOPER/XLOPER12 内存的简单函数,创建临时 XLOPER/XLOEPR12 ,强制调用回调函数 (Excel4,Excel4v,Excel12,Excel12v),并在连接的终端上输出 调试信息字符串. 库中包含的函数可以大大简化代码.例如: XLOPER12 xMissing, xBool; xMissing.xltype = xltypeMissing; xBool.xltype = xltypeBool; xBool.va

本地项目提交到远程库 1.右击项目->team->share project 2.选择本地库 从远处库中的项目拉到本地 1.右击项目->import项目

众所周知音乐是iOS的重要组成播放,无论是iPod.iTouch.iPhone还是iPad都可以在iTunes购买音乐或添加本地音乐到音乐 库中同步到你的iOS设备.在MediaPlayer.frameowork中有一个MPMusicPlayerController用于播放音乐库中的 音乐. 下面先来看一下MPMusicPlayerController的常用属性和方法: 属性 说明 @property (nonatomic, readonly) MPMusicPlaybackState play

Android系统启动时会去扫描系统文件,并将系统支持的视频文件(mp4,3gp,wmv)扫描到媒体库(MediaStore)中,下面代码演示如何获得这些文件的信息: publicstatic List<VideoInfo> sysVideoList = null;// 视频信息集合 sysVideoList = new ArrayList<VideoInfo>();   setVideoList(); privatevoid setVideoList() {   // Media