假定在一个k分类问题中,测试集中共有n个样本.则: predict返回的是一个大小为n的一维数组,一维数组中的第i个值为模型预测第i个预测样本的标签: predict_proba返回的是一个n行k列的数组,第i行第j列上的数值是模型预测第i个预测样本的标签为j的概率.此 时每一行的和应该等于1. 举个例子: >>> from sklearn.linear_model import LogisticRegression >>> import numpy as np >

SELECT INTO和INSERT INTO SELECT的区别   数据库中的数据复制备份 SELECT INTO: 形式: SELECT value1,value2,value3 INTO Table_2 FROM Table_1 Table_2表存在,报错:数据库中已存在名为 'Table_2' 的对象. Table_2表不存在,自动创建表Table_2,成功导入数据 INSERT INTO SELECT: 形式: INSERT INTO Table_2 (v1,v2,v3) SELEC

Numpy 和 scikit-learn 都是python常用的第三方库.numpy库可以用来存储和处理大型矩阵,并且在一定程度上弥补了python在运算效率上的不足,正是因为numpy的存在使得python成为数值计算领域的一大利器:sklearn是python著名的机器学习库,它其中封装了大量的机器学习算法,内置了大量的公开数据集,并且拥有完善的文档,因此成为目前最受欢迎的机器学习学习与实践的工具. 1. NumPy库 首先导入Numpy库 import numpy as np 1.1 nu

随机森林的Python实现 (RandomForestClassifier) # -*- coding: utf- -*- """ RandomForestClassifier skleran 的随机森林回归模型,应用流程. .源数据随机的切分:%作为训练数据 %最为测试数据 .训练数据中的因变量(分类变量)处理成数字形式 .设定参数,训练/fit .对测试数据,预测/predict结果y_pre .对预测数据y列,y_pre列,生成混淆矩阵,显示分类/预测效果 "

Little Hi is playing a video game. Each time he accomplishes a quest in the game, Little Hi has a chance to get a legendary item. At the beginning the probability is P%. Each time Little Hi accomplishes a quest without getting a legendary item, the p

随机森林算法的理论知识 随机森林是一种有监督学习算法,是以决策树为基学习器的集成学习算法.随机森林非常简单,易于实现,计算开销也很小,但是它在分类和回归上表现出非常惊人的性能,因此,随机森林被誉为“代表集成学习技术水平的方法”. 一,随机森林的随机性体现在哪几个方面? 1,数据集的随机选取 从原始的数据集中采取有放回的抽样(bagging),构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的.不同子数据集的元素可以重复,同一个子数据集中的元素也可以重复. 2,待选特征的随机选取 与数据集的随机选

scikit-learn API 这是scikit-learn的类和函数参考.有关详细信息,请参阅完整的用户指南,因为类和功能原始规格可能不足以提供有关其用途的完整指南. sklearn.base:基类和实用函数 所有估算器的基类. 基类 base.BaseEstimator:scikit-learn中所有估算器的基类 base.BiclusterMixin:Mixin类适用于scikit-learn中的所有bicluster估算器 base.ClassifierMixin:Mixin类适用于s

朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向量机等,他们都是判别方法,也就是直接学习出特征输出Y和特征X之间的关系,要么是决策函数,要么是条件分布.但是朴素贝叶斯却是生成方法,该算法原理简单,也易于实现. 1,基本概念 朴素贝叶斯:贝叶斯分类时一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类.而朴素贝叶斯分类时贝叶斯分类中

本文是通过深度学习框架keras来做SQL注入特征识别, 不过虽然用了keras,但是大部分还是普通的神经网络,只是外加了一些规则化.dropout层(随着深度学习出现的层). 基本思路就是喂入一堆数据(INT型).通过神经网络计算(正向.反向).SOFTMAX多分类概率计算得出各个类的概率,注意:这里只要2个类别:0-正常的文本:1-包含SQL注入的文本 文件分割上,做成了4个python文件: util类,用来将char转换成int(NN要的都是数字类型的,其他任何类型都要转换成int/fl

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share xgboost官网教程 https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/python_intro.htm

文章转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Fa

一.Matplotlib基础知识 Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库,它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形. 通过 Matplotlib,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率谱,条形图,错误图,散点图等 它可与 NumPy 一起使用,提供了一种有效的 MatLab 开源替代方案. 它也可以和图形工具包一起使用,如 PyQt 和 wxPython. 1.Matplotlib中的基本图表包括的元素 x轴和y轴 axis水平和垂直的轴线

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 faster rcnn的基本结构 Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps.该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层. Region Proposal Networks.RPN网络用于生成region proposa

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. <img

Faster RCN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Faster CNN基本结构(来自原论文) Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+poolin

一.聚类的概念 聚类分析是在数据中发现数据对象之间的关系,将数据进行分组,组内的相似性越大,组间的差别越大,则聚类效果越好.我们事先并不知道数据的正确结果(类标),通过聚类算法来发现和挖掘数据本身的结构信息,对数据进行分簇(分类).聚类算法的目标是,簇内相似度高,簇间相似度低 二.基本的聚类分析算法 1. K均值(K-Means): 基于原型的.划分的距离技术,它试图发现用户指定个数(K)的簇. 2. 凝聚的层次距离: 思想是开始时,每个点都作为一个单点簇,然后,重复的合并两个最靠近的簇,直到尝

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/77592389 Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound box regression详解 : http://download.csdn.net/download/zy1034092330/994

faster rcnn中的rpn网络: 特征可以看做一个尺度51*39的256通道图像,对于该图像的每一个位置,考虑9个可能的候选窗口:三种面积{1282,2562,5122}×三种比例{1:1,1:2,2:1}.这些候选窗口称为anchors.下图示出51*39个anchor中心,以及9种anchor示例. 讲解RPN网络比较好的博客:https://blog.csdn.net/sloanqin/article/details/51545125 RCNN的缺点: 1.图像wrap的问题 2.计

原文:http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941 原文大神有很多经典之作,并且讲解得很透彻,建议前往,这里仅当学习使用. Faster RCNN github : https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn Faster RCNN paper : https://arxiv.org/abs/1506.01497 Bound Box Regression详解 : http://d

# 导包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 获取数据 feature = [] target = [] for i in range(10): for j in range(1,501): img_arr = plt.imread('F:/data/%d/%d_%d.bmp'%(i,i,j)) feature.append(

引言 之前一段时间在参与语义分割的项目,最近有时间了,正好把这段时间的所学总结一下. 在代码上,语义分割的框架会比目标检测简单很多,但其中也涉及了很多细节.在这篇文章中,我以PSPNet为例,解读一下语义分割框架的代码.搞清楚一个框架后,再看别人的框架都是大同小异. 工程来自https://github.com/speedinghzl/pytorch-segmentation-toolbox 框架中一个非常重要的部分是evaluate.py,即测试阶段.但由于篇幅较长,我将另开一篇来阐述测试过程