分类准确度存在的问题 如果现在有一个癌症预测系统，输入患者的信息，可以判断是否有癌症。如果只使用分类准确度来评价模型的好坏是否合理？假如此时模型的预测准确度是99.9%，那么是否能认为模型是好的呢？如果癌症产生的概率只有0.1%，那就意味着这个癌症预测系统只有预测所有人都是健
引言 众所周知，考试前会刷题。但是考试大部分又不是原题，那考前刷题有什么用？我们考前做的题目的当然不是为了赌考试有一模一样的题（有可能也是。。。），我们是为了从题目中学到一般的知识，这样我们在遇到新题目的时候也可以根据知识来做出题目。其实在机器学习中，考前刷的题就是训练
现在进行第五步，对数据进行预测 那么要做的的是从数据集里面拿出一部分作为要预测的，剩下的去比较，书上使用的是10% # 对之前做好的kNN算法进行预测 # 首先获取之前构造好的kNN分类器、数据、规则化之后的数据 import kNN import norm # 倒完包之后先别急，目的是从规则化的数据集里面
#!/bin/sh # for i in '020W0700' '010WE0440' '020R0100' '020WE0300' do batch_code=$i inc_day=$a before=$b sep_incday=$c echo "tt $sep_incday" hive -e " set mapreduce.job.queuename = root.ordi_predi
乱序 from sklearn.model_selection import ShuffleSplit K折交叉验证 from sklearn.model_selection import cross_val_score cross_val = cross_val_score(KNN, iris.data, iris.target, cv=4,scoring='neg_mean_squared_error') 拆分数据集 from sklearn.model_selecti
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets, linear_model # 读取所需数据 def get_data(file_name): data = pd.read_csv(file_name) # 获取Dataframe对象 X_parameter = [] Y_parameter = []
一种有别于启发式的漏洞分类与利用预测的学习方法 一、摘要 在现代系统管理中，对于安全的需求是巨大的并且愈演愈烈。其中，最主要的需求是管理员必须监控着源源不断的软件漏洞披露，因为这里面的漏洞可能会以某种方式危害到他们的系统。这些漏洞包括缓冲区溢出错误、非法的验证输
转载「深度学习一遍过」必修7：模型训练、验证与可视化_荣仔的博客-CSDN博客 1 Create Dataset 生成训练集和测试集 生成验证集 import os import random#打乱数据用的 def CreateEvalData(): data_list = [] test_root = r".\testdata" for a, b, c in os.walk
定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 通用公式： h ( w
sklearn 估计器(estimator)接口的简单介绍 Scikit-learn 努力在为所有方法建立统一的接口。给定名为model的 scikit-learn 估计器对象，可以使用以下方法（并非每个模型都有）： 1. 适用于所有估计器 model.fit()：拟合训练数据。对于监督学习应用，它接受两个参数：数据X和标签y（例如model.fit(
1 简介 支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 是 Vapnik 等人于 1995 年提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习方法，它能较好地解决小样本、非线性等实际问题，已成为智能技术领域研究的热点，目前已广泛应用于状态评估、故障诊断、模式识别、化工建模等诸多领域。 支持向量机
1 简介 支持向量机(Support Vector Machine，SVM) 是 Vapnik 等人于 1995 年提出的一种基于统计学习理论的新型机器学习方法，它能较好地解决小样本、非线性等实际问题，已成为智能技术领域研究的热点，目前已广泛应用于状态评估、故障诊断、模式识别、化工建模等诸多领域。 支持向量机
KNN算法的实现 第一次写机器学习算法，写的是KNN预测iris数据集、不会矩阵运算，实现起来很呆，但是总归还是实现了 import pandas as pd from math import dist k = int(input("请输入k值（不能输入三的倍数！）：")) dataTest = pd.read_csv('iristest.csv', header=None).values trainData =
ML实战：手动实现RSM集成学习 使用了sklearn自带的波士顿房价数据集 由于自身电脑条件不足，虽然RSM是并行的，但是在实验中采用了依次训练各个基学习器的方法，因此运行时间较长 代码实现 RSM类 import numpy as np from Linear_class import LinearRegression import sys np.set_prin
CNN4IE 项目地址：https://github.com/jiangnanboy/CNN4IE 中文信息抽取工具。使用CNN的不同变体进行信息抽取，以后会持续加入不同模型。该项目使用pytorch，python开发。 CNN4IE将各种改进版本的conv进行改动用于中文信息抽取。 Guide Intro Model Evaluate Install Dataset Todo Cit
K-近邻算法API sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm='auto') n_neighbors：int,可选（默认= 5），k_neighbors查询默认使用的邻居数 algorithm：{‘auto’，‘ball_tree’，‘kd_tree’，‘brute’}，可选用于计算最近邻居的算法：‘ball_tree’将会使用 BallTree，‘kd_t
决策树API class sklearn.tree.DecisionTreeClassifier(criterion=’gini’, max_depth=None,random_state=None) 决策树分类器 criterion:默认是’gini’系数，也可以选择信息增益的熵’entropy’ max_depth:树的深度大小 random_state:随机数种子 其中会有些超参数：max_depth:
对经典问题 波士顿房价进行回归预测 一、加载波士顿数据集并观察数据的shape。 from sklearn.model_selection import train_test_split def del_data(): #建立处理数据集的方法，便于直接带入xgboost算法 (train_data, train_targets), (test_data, test_targets) = bosto
ML实战：手动实现朴素贝叶斯分类器 使用了sklearn自带的莺尾花数据集 代码实现 NB类 import numpy as np from math import pi,e,sqrt,exp np.set_printoptions(suppress=True) class NB: def __init__(self,x,y,tag): ''' :param x: 数据集 :para
人工智能第二次作业 1 生成人工数据集 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #训练集和验证集 n_vali,n_train,true_w, true_b = 20,80,[1.2, -3.4, 5.6], 5 X = np.random.normal(size=100) X = X.reshape(-1,1) #重新排列为一列 # print(X) poly_feature
【lssvm预测】基于飞蛾扑火算法改进的最小二乘支持向量机lssvm预测matlab源码 1 模型介绍 1.1 LSSVM的特性 同样是对原始对偶问题进行求解，但是通过求解一个线性方程组（优化目标中的线性约束导致的）来代替SVM中的QP问题（简化求解过程），对于高维输入空间中的分类以及回归任务同样适
一、聚类算法简介 1 认识聚类算法 使用不同的聚类准则，产生的聚类结果不同 1.1 聚类算法在现实中的应用 用户画像，广告推荐，Data Segmentation，搜索引擎的流量推荐，恶意流量识别基于位置信息的商业推送，新闻聚类，筛选排序图像分割，降维，识别；离群点检测；信用卡异常消费；发掘相同功能的基
ML实战：手动实现异常检测算法 这里使用了改良版本，即使用多元高斯分布函数，提高了对数据相关性的适应 代码实现 Detaction类 import numpy as np from math import exp,pow,pi np.set_printoptions(suppress=True) class Detection: def __init__(self,x): '''
本文素材均来源于网络，参考黑马与网易教程 目录 一、什么是KNN算法 1.KNN 2.公式 3.小结 4.实现流程 二、KNN 与 SciKit-learn数据集 1.简单数据的KNN算法 2.SciKit-learn数据学习 3.重新封装自制KNN 1. 代码封装 2.测试 三、训练集与测试集的划分 1.查看鸢尾花数据集 2.训练集与
1 api介绍 sklearn.cluster.KMeans(n_clusters=8) 参数: n_clusters:开始的聚类中心数量，产生的质心数。 方法: estimator.fit(x) estimator.predict(x) estimator.fit_predict(x) fit_predict计算聚类中心并预测每个样本属于哪个类别,相当于先调用fit(x),然后再调用predi
