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1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…
一.安装Python 1.下载安装python3.6 https://www.python.org/getit/ 2.配置环境变量(2个) 略...... 二.安装Python算法库 安装顺序:NumPy -> SciPy -> Matplotlib -> Scikit-Learn NumPy( Numberical Python )是一个开源的python科学计算库. 可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该…
流失预测是个重要的业务,通过预测哪些客户可能取消对服务的订阅来最大限度地减少客户流失.虽然最初在电信行业使用,但它已经成为银行,互联网服务提供商,保险公司和其他垂直行业的通用业务. 预测过程是大规模数据的驱动,并且经常结合使用先进的机器学习技术.在本篇文章中,我们将看到通常使用的哪些类型客户数据,对数据进行一些初步分析,并生成流失预测模型 - 所有这些都是通过Spark及其机器学习框架来完成的. 使用数据科学更好地理解和预测客户行为是一个迭代过程,其中涉及: 1.发现和模型创建: 分析历史数据.…
强化学习概况 正如在前面所提到的,强化学习是指一种计算机以“试错”的方式进行学习,通过与环境进行交互获得的奖赏指导行为,目标是使程序获得最大的奖赏,强化学习不同于连督学习,区别主要表现在强化信号上,强化学习中由环境提供的强化信号是对产生动作的好坏作一种评价(通常为标量信号),而不是告诉强化学习系统如何去产生正确的动作.唯一的目的是最大化效率和/或性能.算法对正确的决策给予奖励,对错误的决策给予惩罚,如下图所示: 持续的训练是为了不断提高效率.这里的重点是性能,这意味着我们需要,在看不见的数据和算…
贝叶斯定理-执行数据分析解决肇事逃逸之谜 ​ 在这一章中,我们将: 应用著名的贝叶斯定理来解决计算机科学中的一个非常著名的问题. 向您展示如何使用贝叶斯定理和朴素贝叶斯来绘制数据,从真值表中发现异常值等等 贝叶斯定理概况 当我们使用贝叶斯定理的时候,我们是在测量一件事发生的概论程度: ​ 上式表示在给定事件B的情况下事件A发生的概率. 概率通常被量化为0和1之间的一个数,包括这两者;0表示不可能,1表示绝对肯定.概率越大,确定性越大.掷骰子得到6的概率和掷硬币得到正面的概率这两个例子你们肯定很熟…
在本章中,我们将展示两个独立的例子,一个用于人脸检测,另一个用于动态检测,以及如何快速地将这些功能添加到应用程序中. 在这一章中,我们将讨论: 面部检测 动态检测 将检测添加到应用程序中 面部检测 人脸检测,是人脸识别的第一部分.如果你不能从屏幕上的所有东西中识别出一个或多个人脸,那么你将永远无法识别那是谁的脸. 首先让我们看一张我们的应用程序截图: 上图中,通过摄像头我们已经捕获到一张图像,接下来启用面部跟踪,看看会发生什么: 物体面部特征正在被追踪.我们在物体周围看到的是面部追踪器(白色线框…
机器学习的基本知识 ,…用n个观测值测量.但我们不再对Y的预测感兴趣,因为我们不再有Y了,我们唯一感兴趣的是在已有的特征上发现数据模式: ​ 在前面的图中,我们可以看到这样的数据本身更适合于非线性方法,在这种方法中,数据似乎是按重要性分组的.它是非线性的,因为我们无法得到一条直线来准确地分离和分类数据.无监督学习允许我们在几乎不知道结果会是什么或应该是什么的情况下解决问题.结构来自于数据本身,而不是应用于输出标签的监督规则.这种结构通常由数据的聚类关系导出. 例如,假设我们有许多个基因来自我们的…
很多朋友想学习机器学习,却苦于环境的搭建,这里给出windows上scikit-learn研究开发环境的搭建步骤. Step 1. Python的安装 python有2.x和3.x的版本之分,但是很多好的机器学习python库都不支持3.x,因此,推荐安装2.7版本的python.当前最新的python是2.7.12.链接如下: https://www.python.org/downloads/release/python-2712/ 里面可以看到有32位版和64位版的.如果你的机器是64位版的…
目录: 1.关联分析 2. Apriori 原理 3. 使用 Apriori 算法来发现频繁集 4.从频繁集中挖掘关联规则 5. 总结 1.关联分析  返回目录 关联分析是一种在大规模数据集中寻找有趣关系的任务.这种关系表现为两种形式: 1.频繁项集(frequency item sets):经常同时出现的一些元素的集合: 2.关联规则(association rules): 意味着两种元素之间存在很强的关系. 下面举例来说明上面的两个概念: 表1 一个来自Hole Foods天食品店的简单交易…
目录: 1. Boosting方法的简介 2. AdaBoost算法 3.基于单层决策树构建弱分类器 4.完整的AdaBoost的算法实现 5.总结 1. Boosting方法的简介 返回目录 Boosting方法的基本思想:对于一个复杂的任务来说,将多个专家的判断进行适当的综合所得出的判断,要比其中任何一个专家单独的判断好. 实际上就是“三个臭皮匠顶个诸葛亮的道理.”(参考:李航 <统计学习方法>) 对于分类问题而言, 给定一个训练集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类规则(强…
使用MLlib库中的机器学习算法对垃圾邮件进行分类 分类的垃圾邮件的如图中分成4个文件夹,两个文件夹是训练集合,两个文件夹是测试集合 build.sbt文件 name := "spark-first" version := "1.0" scalaVersion := "2.11.8" libraryDependencies ++= Seq( "org.apache.spark" % "spark-core_2.11&…
自组织映射和弹性神经网络 自组织映射(SOM),或者你们可能听说过的Kohonen映射,是自组织神经网络的基本类型之一.自组织的能力提供了对以前不可见的输入数据的适应性.它被理论化为最自然的学习方式之一,就像我们的大脑所使用的学习方式一样,在我们的大脑中,没有预先定义的模式被认为是存在的.这些模式是在学习过程中形成的,并且在以更低的维度(如二维或一维)表示多维数据方面具有不可思议的天赋.此外,该网络以这样一种方式存储信息,即在训练集中保持任何拓扑关系. 更正式地说,SOM是一种集群技术,它将帮助…
模糊逻辑-穿越障碍 模糊逻辑.另一个我们经常听到的术语.但它的真正含义是什么?它是否意味着不止一件事?我们马上就会知道答案. 我们将使用模糊逻辑来帮助引导一辆自动驾驶汽车绕过障碍,如果我们做得正确,我们将避开沿途的障碍.我们的自动导航车辆(AGV)将在障碍物周围导航,感知其路径上的障碍物.它将使用一个推理系统来帮助引导它前进.你或者用户将能够创造障碍或通过的方式,AGV必须避开或通过.你可以观察跟踪光束的工作,以及跟踪AGV的路径沿其路线.AGV所采取的每一步都将在用户界面上进行更新,这样您就可…
## 导入所需的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf tf.reset_default_graph() plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' ##设置字体为SimHei显示中文 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False ##设置正常显示符号 ## 导入…
概念梳理 GBDT的别称 GBDT(Gradient Boost Decision Tree),梯度提升决策树.     GBDT这个算法还有一些其他的名字,比如说MART(Multiple Additive Regression Tree),GBRT(Gradient Boost Regression Tree),Tree Net等,其实它们都是一个东西(参考自wikipedia – Gradient Boosting),发明者是Friedman. 研究GBDT一定要看看Friedman的pa…
朴素贝叶斯: 是使用概率论来分类的算法.其中朴素:各特征条件独立:贝叶斯:根据贝叶斯定理.这里,只要分别估计出,特征 Χi 在每一类的条件概率就可以了.类别 y 的先验概率可以通过训练集算出 k-近邻算法: 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 决策树:最优划分属性,结点的“纯度”越来越高. 即如何选择最优划分属性,一般而言,随着划分过程不断进行,我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别,即结点的“纯度”越来越高. 支持向量机(SVM)是支持(或支撑)平…
# 决策树 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.grid_search import Gr…
工作中使用到了SSO,网上看到了这个博客的一系列文章感觉不错,转载收藏 源地址http://blog.csdn.net/tch918/article/details/19930037 系列文章的第一篇 单点登录(SingleSign On , 简称 SSO )是目前比较流行的服务于企业业务整合的解决方案之一, SSO使得在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统. SSO的解决方案很多,比如收费的有UTrust.惠普灵动等,开源的有CAS.Smart SSO等,其中应用…
# 决策树 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.grid_search import Gr…
最近又从离职同事那里听到这样的抱怨(原因),说做的事没有技术含量.想一想,从事车载软件开发这个行业快8年了,这个话题似乎从来没有停过.我自己曾经也为自己做的事是否有技术含量而苦恼过,今天就专门花点时间聊一聊. 为什么会觉得没有技术含量? 真正思考过这个问题的人很少.简单粗暴地概括,大部分人(我所遇到的全部)都只是觉得,"这个事我会做了,所以没有技术含量".也就是说,他们只是不愿意用已经会的方法,做曾经做过的类似的事.这可以理解,人们都不喜欢做重复的事.但现实确实是,大部分的工程师的工作…
What skills are needed for machine learning jobs?机器学习工作必须技能 原文: http://www.quora.com/Machine-Learning/What-skills-are-needed-for-machine-learning-jobs/answer/Joseph-Misiti Machine Learning: What skills are needed for machine learning jobs? I am a lea…
令人期待的coreldraw2018最新版已经发布了,相信各位设计从业者已经迫不及待想要知道这次版本会带来什么新的东西,本次小编带来的coreldraw2018破解版,附有注册补丁,激活之后可以永久免费使用软件了,快来下载体验吧.coreldraw2018更新的内容可简单概括为全新对称模式,全新创意特效,全新 WordPress发布方式,全新集成功能,具体包含:新增文件保存指示符.对称模式.图块阴影工具.虚线和轮廓的拐角控制.Pointillizer.效果工具.对齐和分布节点.交互式矫正照片.自…
又是一个美好的周末啊,现在一到周末,早上就起得晚,下午困了又会睡一两个小时,上班的时候,早上起来喝一杯咖啡,然后就能高效的工作一整天,然而到了周末人就懒散了,哈哈. 最近刚跳槽,到新公司已经干了有两周时间了,这两周时间是过得比较充实的,因为这家新公司是个小公司,以前以单机开发为主,服务器方面我一个人,做两个游戏的服务器开发工作,当然,一个很简单,另一个就相对复杂点,简单的那个是个弱联网游戏,服务器只需要做好数据存档和登录支付验证就好了,而另一个,则是相对复杂的slg游戏,我感觉这是又一款cok,…
Tachyon是什么? Tachyon是一个高性能.高容错.基于内存的开源分布式存储系统,并具有类Java的文件API.插件式的底层文件系统.兼容Hadoop MapReduce和Apache Spark等特征.Tachyon能够为集群框架(如Spark.MapReduce等)提供内存级速度的跨集群文件共享服务.Tachyon充分使用内存和文件对象之间的世代(Lineage)信息,因此速度很快,官方号称最高比HDFS吞吐量高300倍.目前,很多公司(如Pivotal.EMC.红帽等)已经在使用T…
 一.机器学习常用开发软件:Spark.Scala 1. Spark简介: MLlib包含的库文件有: 分类 降维 回归 聚类 推荐系统 自然语言处理 在线学习 统计学习方法:偏向理论性,数理统计的方法,对实时性没有特别要求: 机器学习:偏向工程化(包含数据预处理.特征选择.参数优化),有实时性要求,旨在构造一个整体的系统,如在线学习等: 概率图模型:构建一个统一的方法论,可以解决一些时序模型,概括了表示.推理.学习的流程,如贝叶斯网络等. Spark在Standalone模式下的工作原理: 首…
接Azure机器学习(三)创建Azure机器学习实验,下一步便是真正地将Azure机器学习的预测模型发布为Web服务.要启用Web服务发布任务,首先点击底端导航栏的运行即"Run"按钮运行新的收入预测实验.实验开始运行之后,底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Service"按钮就变为有效,如下图所示. 图 即将发布Web服务地Azure 机器学习实验 此时,点击设计模式下底端导航栏的发布Web服务即"Publish Web Servic…
K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的…
Keras是一个深度学习库,包含高效的数字库Theano和TensorFlow.是一个高度模块化的神经网络库,支持CPU和GPU. 本文学习的目的是学习如何加载CSV文件并使其可供Keras使用,如何使用Keras创建一个回归问题的神经网络模型,如何使用scikit-learn和Keras一起使用交叉验证来评估模型,如何进行数据准备以提高Keras模型的技能,如何使用Keras调整模型的网络拓扑. 前期准备之Keras的scikit-learn接口包装器 Git地址:https://github…
https://medium.com/towards-data-science/lstm-by-example-using-tensorflow-feb0c1968537 在深度学习中,循环神经网络(RNN)是一系列善于从序列数据中学习的神经网络.由于对长期依赖问题的鲁棒性,长短期记忆(LSTM)是一类已经有实际应用的循环神经网络.现在已有大量关于 LSTM 的文章和文献,其中推荐如下两篇: Goodfellow et.al.<深度学习>一书第十章:http://www.deeplearnin…