随笔分类 - AI(人工智能)
摘要：机器学习中的又一个利器，广泛用于Kaggle或类似的数据比赛。 机器学习中的又一个利器，广泛用于Kaggle或类似的数据比赛。 xlearn的优势： 1.通用性好，包括主流的算法（lr, fm, ffm 等），用户不用再切换于不同软件之间 ２.性能好,测试 xLearn 可以比 libfm 快13倍
阅读全文
摘要：在数学中，ARG MAX（或ARGMAX）代表最大值，即给定参数的点集，给定表达式的值达到其最大值： 换一种说法， 是f（x）具有最大值M的x的值的集合。例如，如果f（x）是1- | x |，那么它在x = 0时达到其最大值1并且仅在那里， 所以.. 等价地，如果M是f的最大值，那么arg max是
阅读全文
摘要：RandomForest算法（有监督学习），可以根据输入数据，选择最佳特征组合，减少特征冗余；原理：由于随机决策树生成过程采用的Boostrap，所以在一棵树的生成过程并不会使用所有的样本，未使用的样本就叫（Out_of_bag）袋外样本，通过袋外样本，可以评估这个树的准确度，其他子树叶按这个原理评
阅读全文
摘要：import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 创建线性回归数据集 def create_dataset(): X = 2 * np.random.rand(100, 1) # 结果加上高斯噪声 y = 4 + 3*X + np.r
阅读全文
摘要：1. 超级权限打开cmd.exe 2. pip install --upgrade setuptools 3. pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr 4. pip install -i https://py
阅读全文
摘要：类别不平衡问题类别不平衡问题，顾名思义，即数据集中存在某一类样本，其数量远多于或远少于其他类样本，从而导致一些机器学习模型失效的问题。例如逻辑回归即不适合处理类别不平衡问题，例如逻辑回归在欺诈检测问题中，因为绝大多数样本都为正常样本，欺诈样本很少，逻辑回归算法会倾向于把大多数样本判定为正常样本，这样
阅读全文
摘要：OpenCV于11月20日发布了OpenCV-3.4.4和OpenCV-4.0.0。这些版本中有很多错误修复和其他更改。发布重点如下： OpenCV现在是C ++ 11库，需要符合C ++ 11标准的编译器。所需的最低CMake版本已提升至3.5.1。 很多来自OpenCV 1.x的C API已被删
阅读全文
摘要：最近发现使用git clone的速度比较慢，于是找到了办法分享给大家： 思路： git clone特别慢是因为github.global.ssl.fastly.net域名被限制了。 只要找到这个域名对应的ip地址，然后在hosts文件中加上ip–>域名的映射，刷新DNS缓存便可。 实施： 在网站 h
阅读全文
摘要：前面的话 最近决定要好好地学习一下OpenCV，Ubuntu系统上简单地搭建了OpenCV环境，（Windows的搭建方法移步到window10的搭建方法），千里之行始于足下，不积跬步无以至千里，在这里记录一下搭建过程，顺便整理了自动安装的脚本，以备下次环境自动化搭建，有部分依赖可能没有涵盖，有需要
阅读全文
摘要：https://www.e-learn.cn/content/python/2198918from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_classif #数据预处理过滤式特征选取SelectKBest模型 def test_SelectKBest(): X=[[1,2,3,4,5], [5,4,3,2,1],...
阅读全文
摘要：Kaggle上有免费供大家使用的GPU计算资源，本文教你如何使用它来训练自己的神经网络。 Kaggle是什么 Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台。企业和研究者可在其上发布数据，统计学者和数据挖掘专家可在其上进行竞赛以产生最好的模型。 在Kaggle，你可以： 参加竞赛赢取奖金。Kaggle
阅读全文
摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_39777626/article/details/79673052 模型原型 partial_fit(X,y,classes=
阅读全文
摘要：一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵 网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？ 看个图就明白了： 图中，每个交叉点都是网格点，描述这些网格点的坐标的矩阵，就是坐标矩阵。 再看个简单例子 A,B,C,D,E,F是6个网格点，坐标如图，如何用矩阵形式（坐
阅读全文
摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/kevinelstri/article/details/52622960 【scikit-learn】01：使用案例对sklearn库进行简
阅读全文
摘要：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None) 属性含义：
阅读全文
摘要：Bagging 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping（有放回）的方法抽取n个训练样本（在训练集中，有些样本可能被多次抽取到，而有些样本可能一次都没有被抽中）。共进行k轮抽取，得到k个训练集。（我们这里假设k个训练集之间是相互独立的，事实上不是完全独立） 每次使用一
阅读全文
摘要：sklearn集成方法 bagging 常见变体(按照样本采样方式的不同划分) Pasting:直接从样本集里随机抽取的到训练样本子集 Bagging:自助采样(有放回的抽样)得到训练子集 Random Subspaces:列采样,按照特征进行样本子集的切分 Random Patches:同时进行行
阅读全文
摘要：分类模型评估： 指标描述Scikit-learn函数 Precision 精准度 from sklearn.metrics import precision_score Recall 召回率 from sklearn.metrics import recall_score F1 F1值 from s
阅读全文
摘要：分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared。下面一一介绍 均方误差（MSE） MSE （Mean Squared Error）叫做均方误差。看公式 这里的y是测试集上的。 用 真实值-预测值 然后平方之后求和平均。 猛着看一下这个公式是不是觉得
阅读全文
