『Kaggle』分类任务_决策树&集成模型&DataFrame向量化操作 1 2 3 4 5 6 7 8 9 '''特征提取器''' from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer   vec = DictVectorizer(sparse=False) print(X_train.to_dict(orient='record')) X_train = vec.fit_transform(X_train.to_dict(orien

1. DNS隧道简介 DNS隧道技术是指利用 DNS协议建立隐蔽信 道,实现隐蔽数据传输.最早是在2004年 DanKaminsky 在 Defcon大会上发布的基于 NSTX 的 DNS隐蔽 隧道工具,相关链接. 之后出现了越来越多的DNS隐蔽通道工具,例如 . iodine: https://github.com/yarrick/iodine This is a piece of software that lets you tunnel IPv4 data through a DNS se

在文本挖掘的分词原理中,我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步:"分词",而在做了分词后,如果我们是做文本分类聚类,则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick,本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结. 1. 词袋模型 在讲向量化与Hash Trick之前,我们先说说词袋模型(Bag of Words,简称BoW).词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重.而权重与词在文本中出现的频率有关. 词袋模型首先

1.输出XGBoost特征的重要性 from matplotlib import pyplot pyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_) pyplot.show() XGBoost 特征重要性绘图 也可以使用XGBoost内置的特征重要性绘图函数 # plot feature importance using built-in function from xgboo

特征提取: 特征降维的手段 抛弃对结果没有联系的特征 抛弃对结果联系较少的特征 以这种方式,降低维度 数据集的特征过多,有些对结果没有任何关系,这个时候,将没有关系的特征删除,反而能获得更好的预测结果 下面使用决策树,预测泰坦尼克号幸存情况,对不同百分比的筛选特征,进行学习和预测,比较准确率 python3学习使用api 使用到联网的数据集,我已经下载到本地,可以到我的git中下载数据集 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码:

https://segmentfault.com/a/1190000014799038 https://www.jianshu.com/p/fc96675b6f8e https://blog.csdn.net/gaoyueace/article/details/78689737 结合sklearn进行特征工程: https://blog.csdn.net/LY_ysys629/article/details/73518784

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

FAST特征点: http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/46898007 BRIEF特征描述子: http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/46910259 ORB: ORB是一种结合FAST和BRIEF,并引入旋转不变性的一种特征点和描述子. http://blog.csdn.net/hujingshuang/article/details/46984411 http://d

这一个多周忙别的事去了,忙完了,接着看讲义~ 这章讲的是深度网络(Deep Network).前面讲了自学习网络,通过稀疏自编码和一个logistic回归或者softmax回归连接,显然是3层的.而这章则要讲深度(多层)网络的优势. Deep Network: 为什么要使用深度网络呢?使用深度网络最主要的优势在于,它能以简洁的方式来表达比浅层网络大得多的函数集合.正式点说,可以找到一些函数,它们能够用k层网络简洁的表达出来(这里的简洁指的是使用隐层单元的数目与输入单元数目是多项式关系),但是对一

最初的目的是想做全景图像拼接,一开始找了OpenCV中自带的全景拼接的样例,用的是Stitcher类,可以很方便的实现全景拼接,而且效果很好,但是不利于做深入研究. 使用OpenCV中自带的Stitcher类的全景图像拼接样例下载:http://download.csdn.net/detail/masikkk/5661075 后来想用OpenCV中自带的SIFT特征检测器进行特征检测和拼接,但还是有隔靴搔痒的感觉,接触不到SIFT算法的本质, 看到网上大多数都是使用RobHess的SIFT源码,

作者:桂. 时间:2017-02-26  19:54:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/articles/6445625.html 声明:转载请注明出处,谢谢. 前言 本文为模式识别系列第一篇,主要介绍主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)的理论,并附上相关代码.全文主要分六个部分展开: 1)简单示例.通过简单的例子,引出PCA算法: 2)理论推导.主要介绍PCA算法的理论推导以及对应的数学含义: 3)算法

摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf . NLP词法.句法.语义.语篇综合系列: NLP+词法系列(一)︱中文分词技术小结.几大分词引擎的介绍与比较 NLP+词法系列(二)︱中文分词技术及词性标注研究现状(CIPS2016) NLP+句法结构(三)︱中文句法结构研究现状(CIPS2016

NLP+句法结构(三)︱中文句法结构(CIPS2016.依存句法.文法)转自:https://www.cnblogs.com/maohai/p/6453389.html 摘录自:CIPS2016 中文信息处理报告<第一章 词法和句法分析研究进展.现状及趋势>P8 -P11 CIPS2016> 中文信息处理报告下载链接:http://cips-upload.bj.bcebos.com/cips2016.pdf 一.依存句法分析 依存语法存在一个共同的基本假设:句法结构本质上包含词和词之间的

剑指Offer--中国银行面试知识储备+面试内容 事件介绍 时间:2016.11.23 08:30 地点:北京市海淀区永丰路299号南门(中国银行软件中心) 事件:中国银行面试(中英文面试) 注意事项:基础要扎实,要有自信!   根据面试内容:中.英文面试,中英文自我介绍需各准备一篇. http://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/article/details/53244391(中文) http://blog.csdn.net/sunhuaqiang1/article/d

Python数据预处理:机器学习.人工智能通用技术 白宁超  2018年12月24日17:28:26 摘要:大数据技术与我们日常生活越来越紧密,要做大数据,首要解决数据问题.原始数据存在大量不完整.不一致.有异常的数据,严重影响到数据建模的执行效率,甚至可能导致模型结果的偏差,因此要数据预处.数据预处理主要是将原始数据经过文本抽取.数据清理.数据集成.数据处理.数据变换.数据降维等处理后,不仅提高了数据质量,而且更好的提升算法模型性能.数据预处理在数据挖掘.自然语言处理.机器学习.深度学习算法中

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模

https://github.com/mounicam/lexical_simplification 提供了SimplePPDBpp: SimplePPDB++ resource consisting of around 14.1 million paraphrase rules along with their readability scores.   --- 非英文 主要贡献:1.创造了人为评分的15000个英文单词复杂度2.提出了a novel neural readability ra

import mathfrom math import isnanimport pandas as pd#结巴分词,切开之后,有分隔符def jieba_function(sent): import jieba sent1 = jieba.cut(sent) s = [] for each in sent1: s.append(each) return ' '.join(str(i) for i in s)def count_cos_similarity(vec_1, vec_2): if le

零.全部项目通用的: http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46851245(数据集格式和预測器) http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46852755(载入自己的原始数据) (适合文本分类问题的 整个语料库载入) http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46906409(5. 载入内置公用的数据) (常见的非常多公共数据集的载入,5. Da

SparkMLlib聚类学习之KMeans聚类 (一),KMeans聚类 k均值算法的计算过程非常直观: 1.从D中随机取k个元素,作为k个簇的各自的中心. 2.分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度,将这些元素分别划归到相异度最低的簇. 3.根据聚类结果,重新计算k个簇各自的中心,计算方法是取簇中所有元素各自维度的算术平均数. 4.将D中全部元素按照新的中心重新聚类. 5.重复第4步,直到聚类结果不再变化. 6.将结果输出. (二),Spark下KMeans的应用 1,数据集下载:数据来源电影