上一篇我们介绍了Fisher线性判别分析的原理及实现,而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别,本文就对二次判别进行介绍: 二次判别属于距离判别法中的内容,以两总体距离判别法为例,对总体G1,,G2,当他们各自的协方差矩阵Σ1,Σ2不相等时,判别函数因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的,这时使用的构造二次判别函数进行判别类别的方法叫做二次判别法,下面分别在R和Python中实现二次判别: R 在R中,常用的二次判别函数qda(formula,data)集成在MASS包中,其中form

数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有

JVM实用参数(二)参数分类和即时(JIT)编译器诊断 作者: PATRICK PESCHLOW     原文地址    译者:赵峰 校对:许巧辉 在这个系列的第二部分,我来介绍一下HotSpot JVM提供的不同类别的参数.我同样会讨论一些关于JIT编译器诊断的有趣参数. JVM 参数分类 HotSpot JVM 提供了三类参数.第一类包括了标准参数.顾名思义,标准参数中包括功能和输出的参数都是很稳定的,很可能在将来的JVM版本中不会改变.你可以用java命令(或者是用 java -help)

    距离上一篇文章,正好两个星期. 这边文章9月15日 16:30 开始写. 可能几个小时后就写完了.用一句粗俗的话说, "当你怀孕的时候,别人都知道你怀孕了, 但不知道你被日了多少回 " ,纪念这两周的熬夜,熬夜.  因为某些原因,文章发布的有点仓促,本来应该再整理实验和代码比较合适.文章都是两个主要作用: 对自己的工作总结, 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋友.   不说废话了, 进入正题. 本次的课题很简单, 深度神经网络(AI)来预测5日和22日后的走势. (22日尚未整理,

一.选择正确的特征 1.建立分类器的工作中如何选择相关特征,并且为其编码来表示这些特征是首要问题. 2.特征提取,要避免过拟合或者欠拟合 过拟合,是提供的特征太多,使得算法高度依赖训练数据的特性,而对于一般化的新例子不起作用,在小型训练集上通常会出现这种问题. 欠拟合,是特征太少,算法不能很好地反映实例的特性 3.用错误分析的方法来完善特征集,首先选择开发集,其中包含用于创建模型的语料数据.然后开发集分为训练集和开发测试集. >>> train_names = names[1500:]

在上一篇博客中,我们只是简单地与微信服务器建立了连接,接下来就是从微信服务器中接收信息了.在SecurityController中,我定义了两个方法(get和post).Get方法是我们用来与微信服务器建立连接,而我们将通过Post方法来接收微信服务器发给我们的响应. 当我们完成服务器验证后,以后用户对公众号的每个事件,微信服务器都会通过我们配置的URL推送到我们自己的服务器,然后我们服务器根据自身业务逻辑进行响应! 在正式实现用户与服务器之间的沟通前,我们需要进行一些知识储备和对信息的分类.

python3 学习使用随机森林分类器 梯度提升决策树分类 的api,并将他们和单一决策树预测结果做出对比 附上我的git,欢迎大家来参考我其他分类器的代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction import DictVectoriz

使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor

1.glmfit() 功能:构建一个广义线性回归模型. 使用格式:b=glmfit(X,y,distr),根据属性数据X以及每个记录对应的类别数据y构建一个线性回归模型,distr可取值为:binomial.gamma.inverse gaussian.normal(默认值)和poisson,分别代表不同类型的回归模型. 2.patternnet() 功能:构建一个模式识别神经网络. 模式识别神经网络是一个前馈神经网络,通过对已知含有标签的数据进行训练得到神经网络模型,从而可以对新的不含标签的数

昨晚终于实现了Tensorflow模型的部署 使用TensorFlow Serving 1.使用Docker 获取Tensorflow Serving的镜像,Docker在国内的需要将镜像的Repository地址设置为阿里云的加速地址,这个大家可以自己去CSDN上面找 然后启动docker 2.使用Tensorflow 的 SaveModelBuilder保存Tensorflow的计算图模型,并且设置Signature, Signature主要用来标识模型的输入值的名称和类型 builder

在这个系列的第二部分,我来介绍一下HotSpot JVM提供的不同类别的参数.我同样会讨论一些关于JIT编译器诊断的有趣参数. JVM 参数分类 HotSpot JVM 提供了三类参数.第一类包括了标准参数.顾名思义,标准参数中包括功能和输出的参数都是很稳定的,很可能在将来的JVM版本中不会改变.你可以用java命令(或者是用 java -help)检索出所有标准参数.我们在第一部分中已经见到过一些标准参数,例如:-server. 第二类是X参数,非标准化的参数在将来的版本中可能会改变.所有的这

一.根据流向分为输入流和输出流: 注意输入流和输出流是相对于程序而言的. 输出:把程序(内存)中的内容输出到磁盘.光盘等存储设备中      输入:读取外部数据(磁盘.光盘等存储设备的数据)到程序(内存)中 综合起来: 二.根据传输数据单位分为字节流和字符流 上面的也是 Java IO流中的四大基流.这四大基流都是抽象类,其他流都是继承于这四大基流的. 三.根据功能分为节点流和包装流 节点流:可以从或向一个特定的地方(节点)读写数据.如FileReader. 处理流:是对一个已存在的流的连接和封

无限级分类表的设计(掌握'自身连接') 类似图书这种,会有很多种分类,而且在现实生活中这种分类会无限的往下分,所以不可能每有一个分类就创建一个分类表.应该使用下面这种语句 DROP TABLE IF EXISTS tdb_goods_types; CREATE TABLE tdb_goods_types( type_id SMALLINT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT COMMENT '分类ID', type_name ) COMMENT '分类名称', parent_i

代码: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Jul 12 09:36:49 2018 @author: zhen """ """ 分析n_neighbors的大小对K近邻算法预测精度和泛化能力的影响 """ from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model

二维数组和一位数组类似. 定义: 数据类型 数组名[行][列]={{ },{ }....}; 定义时,一维(行)的长度可以省略,但是二维(列)的长度不可以省略.但是访问时,一定使用双下标. 二维数组的元素个数=行数*列数 主要运用:二维数组的遍历. 使用for循环的嵌套. 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.

  修改分类步骤分析: 1.在list.jsp页面上点击修改(编辑) /store/adminCategory?method=getById&cid=??? 2.在getById方法中 获取cid 调用service 通过id获取一个分类, 将category放入request域中 请求转发 edit.jsp 3.eidt页面是一个表单 添加action属性 /store/adminCategory?method=update 修改内容 点击提交 添加隐藏域 cid 4.在update方法中 获

一.向Solr提交索引的方式 1.使用post.jar进行索引 (1)创建文档xml文件 <add> <doc> <field name="id">test4</field> <field name="title">testagain</field> <field name="url">http://www.163.com</field> </d

导读 如果想在一个页面里实例化带分类筛选的多个Echarts该怎么做呢? 曾探讨了带分类选择的关系图显示为自定义图片的需求实现,传送门ECharts图表插件(4.x版本)使用(一.关系图force节点显示为自定义图像/图片,带分类选择) 本篇将着重介绍如何根据后台返回的列表数据,实例化多个Echarts,对应所用技术点:Asp.Net MVC & Razor 视图引擎 最终产品效果图 产品需求几经变化,由加载全部图表到默认只展示一个图表,再到节点展示改为图像等: 加载全部图表,多个ECharts

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<DL4J>实战的第二篇,前面做好了准备工作,接下来进入正式实战,本篇内容是经典的入门例子:鸢尾花分类 下图是一朵鸢尾花,我们可以测量到它的四个特征:花瓣(petal)的宽和高,花萼(sepal)的 宽和高: 鸢尾花有三种:Setosa.Versicolor.Virginic

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) #for reproducibility再现性 from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential#按层 from keras.layers import Dense, Activation#全连接层 import ma

  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