一.实验目的和内容 (一)实验目的 1.熟悉支持向量机SVM(Support Vector Machine)模型分类算法的使用. 2.用svm-train中提供的代码框架(填入SVM分类器代码)用train.data训练数据提供的矩阵来训练参数得到训练模型model,利用libsvm进行模型的训练,分类预测等. 3.利用model和svm-train的代码来分类测试数据集test.data,并报告其分类正确率. (二)实验内容 支持向量机将向量映射到一个更高维的空间裡,在这个空间里建立有一个最大

iris二分类 # Linear Support Vector Machine: Soft Margin # ---------------------------------- # # This function shows how to use TensorFlow to # create a soft margin SVM # # We will use the iris data, specifically: # x1 = Sepal Length # x2 = Petal Width

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51073885 CSDN−勿在浮沙筑高台 支持向量机(Support Vector Machine)以前在分类.回归问题中非常流行.支持向量机也称为最大间隔分类器,通过分离超平面把原始样本集划分成两部分. 首先考虑最简单的情况:线性可分支持向量机.即存在一个超平面能够把训练样本分开. 1.线性可分支持向量机 1.考虑一个线性二分类的问题:例如以下左图,在二维平面上有两种样本点x

  在我们进行事件抽取的时候,我们需要触发词来确定是否属于某个特定的事件类型,比如我们以政治上的出访类事件为例,这类事件往往会出现"访问"这个词语,但是仅仅通过"访问"这个触发词来判断是否属于出访类事件是不可靠的,比如我们会碰到以下情况: 通过上面的例子,我们知道,像访问速度,访问量这种文档虽然出现了访问,但却不属于政治上的出访类事件.因此,这时候我们需要借助文本分类模型来判断,显然,这是一个二分类模型.   本文将会讲述如何利用BERT+DNN模型来判断文档是否属

  在文章NLP(二十)利用BERT实现文本二分类中,笔者介绍了如何使用BERT来实现文本二分类功能,以判别是否属于出访类事件为例子.但是呢,利用BERT在做模型预测的时候存在预测时间较长的问题.因此,我们考虑用新出来的预训练模型来加快模型预测速度.   本文将介绍如何利用ALBERT来实现文本二分类. 关于ALBERT   ALBERT的提出时间大约是在2019年10月,其第一作者为谷歌科学家蓝振忠博士.ALBERT的论文地址为:https://openreview.net/pdf?id=H1

20145213<Java程序设计>实验二Java面向对象程序设计实验报告 实验内容 初步掌握单元测试和TDD 理解并掌握面向对象三要素:封装,继承,多态 初步掌握UML建模 熟悉S.O.L.I.D原则 了解设计模式 实验步骤 一. 单元测试 三种代码 伪代码 产品代码 测试代码 伪代码是产品代码最自然.最好的注释.那么什么是伪代码呢?如下图所示: 如果成绩小于60,转成"不及格" 如果成绩在60与70之间,转成"及格" 如果成绩在70与80之间,转成&

0. 前言 1. MNIST 数据集 2. 二分类器 3. 效果评测 4. 多分类器与误差分析 5. Kaggle 实战 0. 前言 "尽管新技术新算法层出不穷,但是掌握好基础算法就能解决手头 90% 的机器学习问题." 本系列参考书 "Hands-on machine learning with scikit-learn and tensorflow"以及kaggle相关资料 1. MNIST 数据集 MNIST是最常用的用来实验分类模型的数据集,有7w多张手写0

逻辑回归二分类 今天尝试写了一下逻辑回归分类,把代码分享给大家,至于原理的的话请戳这里 https://blog.csdn.net/laobai1015/article/details/78113214   (在这片博客的基础上我加了一丢丢东西). 用到的预测函数为 其中,h为预测函数(大于0.5为一类,小于等于0.5为另一类).θ为各个特征的参数.θ=[θ1,θ2,θ3...]T 损失函数J(θ)为 利用梯度下降算法进行参数的更新公式如下: 其中,α是学习率参数,λ是正则项参数,需要自己输入.

读万卷书,不如行万里路.之前看了不少机器学习方面的书籍,但是实战很少.这次因为项目接触到tensorflow,用一个最简单的深层神经网络实现分类和回归任务. 首先说分类任务,分类任务的两个思路: 如果是多分类,输出层为计算出的预测值Z3(1,classes),可以利用softmax交叉熵损失函数,将Z3中的值转化为概率值,概率值最大的即为预测值. 在tensorflow中,多分类的损失函数为: cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_w

利用支持向量机对基因表达标本是否癌变的预测 As we mentioned earlier, gene expression analysis has a wide variety of applications, including cancer studies. In 1999, Uri Alon analyzed gene expression data for 2,000 genes from 40 colon tumor tissues and compared them with d

20145326<Java程序设计>实验二Java面向对象程序设计实验报告 实验内容 初步掌握单元测试和TDD 理解并掌握面向对象三要素:封装.继承.多态 初步掌握UML建模 熟悉S.O.L.I.D原则 了解设计模式 实验步骤 一.单元测试 1. 三种代码·伪代码·产品代码·测试代码Example:需求:我们要在一个MyUtil类中解决一个百分制成绩转成“优.良.中.及格.不及格”五级制成绩的功能. 伪代码: 百分制转五分制: 如果成绩小于60,转成“不及格” 如果成绩在60与70之间,转成“

liner classifiers 逻辑回归用在2分类问题上居多.它是一个非线性的回归模型,其最大的好处恰恰是可以解决二元类问题,目前在金融行业,基本都是使用Logistic回归来预判一个用户是否为好客户,因为它还弥补了其他黑盒模型(SVM.神经网络.随机森林等)不具解释性的缺点.知乎 1.logistic 逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法.通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值(像二进制值0/1,是/否,真/假).简单来说,它就是通过拟合一个逻辑函数(logit fuctio

20145206<Java程序设计>实验二Java面向对象程序设计实验报告 实验内容 初步掌握单元测试和TDD 理解并掌握面向对象三要素:封装.继承.多态 初步掌握UML建模 熟悉S.O.L.I.D原则 了解设计模式 实验步骤 (一)单元测试 (1) 三种代码 ·伪代码 ·产品代码 ·测试代码 Example: 需求:我们要在一个MyUtil类中解决一个百分制成绩转成"优.良.中.及格.不及格"五级制成绩的功能. 伪代码: 百分制转五分制: 如果成绩小于60,转成"

线性回归及sgd/bgd的介绍: 监督学习--随机梯度下降算法(sgd)和批梯度下降算法(bgd) 训练数据形式:          (第一列代表x1,第二列代表 x2,第三列代表 数据标签 用 0/1表示) 训练函数形式:            y = sigmod(w0+w1*x1+w2*x2) 通过训练函数就能够得到参数列向量θ([θ0,θ1,-θn]^T),当输入样本列向量x([x0,x1,-,xn]),那么我们对样本x分类就可以通过上述公式计算出一个概率,如果这个概率大于0.5,我们就

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

Android平台下利用zxing实现二维码开发 现在走在大街小巷都能看到二维码,而且最近由于项目需要,所以研究了下二维码开发的东西,开源的二维码扫描库主要有zxing和zbar,zbar在iPos平台上应用比较成熟,而在Android平台上主流还是用zxing库,因此这里主要讲述如何利用zxing进行二维码开发. 1.如何将zxing的Android源码导入工程. 在导入zxing的android源码之前,先去官方下载zxing的源码:http://code.google.com/p/zxin

svm 是针对二分类问题, 如果要进行多分类, 无非就是多训练几个svm呗 OVR (one versus rest) 对于k个类别(k>2) 的情况, 训练k个svm, 其中, 第j个svm用于判断任意条数据是是属于类别j还是非类别j. 预测的时候, 具有最大值的 \(w_i^Tx + bi\) 表示该样本属于类别i. 假设样本有 3个类别, A, B, C, 则需要训练3个svm, 记为s1, s2, s3 然后输出一个样本x, 都要经过 s1, s2, s3, 则为 max(s1(x),

Logistic回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型.这里只讲二分类. 对于二分类的Logistic回归,因变量y只有“是.否”两个取值,记为1和0.这种值为0/1的二值品质型变量,我们称其为二分类变量. 假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p,研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$的关系. Logistic回归模型 ①Logit变

电影评论分类:二分类问题   加载 IMDB 数据集 from keras.datasets import imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000)   将整数序列编码为二进制矩阵(One-hot编码) import numpy as np def vectorize_sequences(sequences, dimension=10000): resul

使用pytorch快速搭建神经网络实现二分类任务(包含示例) Introduce 上一篇学习笔记介绍了不使用pytorch包装好的神经网络框架实现logistic回归模型,并且根据autograd实现了神经网络参数更新. 本文介绍利用pytorch快速搭建神经网络.即利用torch.nn以及torch.optim库来快捷搭建一个简单的神经网络来实现二分类功能. 利用pytorch已经包装好的库(torch.nn)来快速搭建神经网络结构. 利用已经包装好的包含各种优化算法的库(torch.opti

实验二.C2C模拟实验 [实验目的] 掌握网上购物的基本流程和C2C平台的运营 [实验条件] ⑴.个人计算机一台 ⑵.计算机通过局域网形式接入互联网. (3).奥派电子商务应用软件 [知识准备] 本实验需要的理论知识:C2C电子商务的内涵.C2C网上购物流程和个人网店的管理. [实验内容与步骤] 进入奥派电子商务应用软件http://218.193.237.45/AllPassEB/,大家的登录名是:(B1513班是dshsan+学号,B1514是dshsi+学号),密码1,选择学生身份登录.最