爽歪歪666
不以物喜,不以己悲,努力才是永恒的主题。
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随笔分类 -  机器学习

python 计算roc程序报错ValueError: bad input shape (5313, 2)
摘要:返回概率的方法--predict_proba返回的是两列(我做的是二分类) 修改程序如下: pred_proba = clf.predict_proba(test_x)[:, 1] # 本人将第二类为正样本,在此取了分类为第二类的的概率参考链接:https://www.cnblogs.com/ano 阅读全文
posted @ 2020-12-04 11:09 爽歪歪666 阅读(270) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python-实现求解协方差矩阵
摘要:协方差python实现,这个大佬讲的很详细,终于明白了,感谢,感谢。 https://blog.csdn.net/u012421852/article/details/80487521?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogComm 阅读全文
posted @ 2020-08-15 16:40 爽歪歪666 阅读(4577) 评论(0) 推荐(0) 编辑
PR、ROC、AUC全击破
摘要:如果你对PR,ROC,AUC还在困惑,以下大佬的链接对其解释的很清楚。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/78182116 阅读全文
posted @ 2020-07-19 10:25 爽歪歪666 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
实现pca降维-Python实现
摘要:PCA:主成分分析-Python实现,X:[2500,784],把X降到50维 1 def pca(X=np.array([]), no_dims=50): 2 """ 3 Runs PCA on the NxD array X in order to reduce its dimensionali 阅读全文
posted @ 2020-07-10 12:02 爽歪歪666 阅读(407) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习算法
摘要:轻松看懂机器学习十大常用算法(附实例) 随机森林 一个更容易理解算法的例子 想象一下,一个名叫安德鲁的人,想知道一年的假期旅行中他应该去哪些地方。他会向了解他的朋友们咨询建议。 起初,他去寻找一位朋友,这位朋友会问安德鲁他曾经去过哪些地方,他喜欢还是不喜欢这些地方。基于这些回答就能给安德鲁一些建议, 阅读全文
posted @ 2020-02-03 16:41 爽歪歪666 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn-Kmeans
摘要:Kmeans,使用sklearn实现 1 from sklearn.cluster import KMeans 2 import numpy as np 3 X = np.array([[1, 2], [1, 4], [1, 0], 4 [10, 2], [10, 4], [10, 0]]) 5 k 阅读全文
posted @ 2020-01-09 15:54 爽歪歪666 阅读(173) 评论(0) 推荐(0) 编辑
PCA:主成分分析
摘要:PCA的概念: 主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征,这k维特征被称为主成分,在原数据的基础上重新构造出来k维。就是从原始的空间顺序的找出一组相互正交的坐标轴,新坐标轴的选择和数据本身有很大的关系。其中,第一个坐标轴是从原数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴选择是与第一个坐标轴正 阅读全文
posted @ 2019-10-14 11:53 爽歪歪666 阅读(307) 评论(0) 推荐(0) 编辑
SIFT提取特征
摘要:SIFT特征提取: 角点检测: Morvavec角点检测算子:基于灰度方差的角点检测方法,该算子计算图像中某个像素点沿水平、垂直方向上的灰度差异,以确定角点位置 Harris角点检测算子:不止考察水平,垂直4个方向上的灰度差异,而是考察了所有方向上的灰度差异,并且具有旋转不变性和部分放射变换的稳定性 阅读全文
posted @ 2019-09-20 11:54 爽歪歪666 阅读(1576) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习之条件随机场
摘要:CRF是一种灵活的框架,它包含了用于视觉识别的各种各样的特征,特别的,CRF被用于学习低级(颜色和边缘)线索的最佳组合和预学习高级模块(基于部件检测器,bag-of-words分类器)对特定视觉识别问题(eg.图像分割)中图像模型提供推理功能。 学习条件随机场之前,需要了解概率图模型的相关知识。 概 阅读全文
posted @ 2019-09-06 08:35 爽歪歪666 阅读(667) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习-周志华-西瓜书-学习笔记
摘要:https://github.com/Vay-keen/Machine-learning-learning-notes 阅读全文
posted @ 2019-08-19 15:48 爽歪歪666 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习实战之决策树(二)
摘要:创建分支(createBranch)伪代码: 检测数据集中的每个子项是否属于同一类 if so return 类标签 Else 寻找划分数据集的最好特征 划分数据集 创建分支节点 for 每个划分的子集 调用函数createBranch并增加返回结果到分支节点中 return 分支节点 阅读全文
posted @ 2019-08-18 21:42 爽歪歪666 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习实战之决策树(一)
摘要:决策树需要掌握的知识点 1 决策树原理 适用场景:决策树能够生成清晰的基于特征选择来生成不同预测结果的树状结构,如果希望更好的理解手上的数据,可以使用决策树。在实际应用中,决策树更大的用处是作为一些更有用算法的基石,比如随机森林。 2 决策树的优缺点(理解) 优点:(1)计算复杂度不高(以ID3为例 阅读全文
posted @ 2019-08-14 15:19 爽歪歪666 阅读(622) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sklearn 中文文档
摘要:https://sklearn.apachecn.org/ 阅读全文
posted @ 2019-08-11 09:43 爽歪歪666 阅读(283) 评论(0) 推荐(0) 编辑


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