1.K-近邻算法(KNN) 1.1 定义 (KNN,K-NearestNeighbor) 如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 1.2 距离公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫欧式距离. 简单理解这个算法: 这个算法是用来给特征值分类的,是属于有监督学习的领域,根据不断计算特征值和有目标值的特征值的距离来判断某个样本是否属于某个目标值. 可以理解为根据你的邻居来判断你属于哪个类别. 1.3 API sklea

秒懂机器学习---分类回归树CART 一.总结 一句话总结: 用决策树来模拟分类和预测,那些人还真是聪明:其实也还好吧,都精通的话想一想,混一混就好了 用决策树模拟分类和预测的过程:就是对集合进行归类的过程(归类自然也就给出了预测,因为某类的结果一般是一样的) 1.CART( Classification And Regression Tree)算法是什么? 分类回归树算法 决策树的一种实现 2.CART( Classification And Regression Tree)算法的实质是什么?

Evernote Export 1.模型的评估与验证简介 机器学习通常是大量传入数据,然后会有一些关于数据的决策.想法和摘要. 2.模型评估 评估模型使用的是各种数据分析的方法,至少需要使用python编程和一些统计学的知识 9.用一个数据描述数据 通常情况下可以使用一个数字来对整个数据集进行描述 10.选择哪个数字 一般情况下,我们使用众数来对整个数据集的大多数来描述 12.众数-负偏斜分布 14.众数的更多信息! 众数是否可用于描述任何数据类型,数值型和类别型都可以? 数据集中的所有分支都会

准备材料 以所有的特征集作为variable进行像Bayes吖.SVM吖.决策树吖......分类.同时对数据进行预处理,选出相关度高的特征子集作为新的一组data进行分类(预处理的代码不必放出来). Classficiation Learner工具箱的使用 从应用程序(APP)栏下的机器学习和深度学习可以get. NEW Session,从工作空间导入数据集. Start Session. 选择分类器进行train. 结果 AUC 值越大,说明该模型的性能越好. 以CM1为例: 原始特征集.决

Naive Bayes-朴素贝叶斯 Bayes' theorem(贝叶斯法则) 在概率论和统计学中,Bayes' theorem(贝叶斯法则)根据事件的先验知识描述事件的概率.贝叶斯法则表达式如下所示 P(A|B) – 在事件B下事件A发生的条件概率 P(B|A) – 在事件A下事件B发生的条件概率 P(A), P(B) – 独立事件A和独立事件B的边缘概率 顺便提一下,上式中的分母P(B)可以根据全概率公式分解为: Bayesian inferenc(贝叶斯推断) 贝叶斯定理的许多应用之一就是

监督学习下的分类模型,主要运用sklearn实践 kNN分类器 决策树 朴素贝叶斯 实战一:预测股市涨跌 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Aug 28 15:42:55 2017 @author: Administrator """ # unit4 classify #数据介绍: #网易财经上获得的上证指数的历史数据,爬取了20年的上证指数数据. #实验目的: #根据给出当前时间前150天的历

机器学习的定义 Arthur Samuel给出的定义,Field of Study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.(在不直接针对问题进行编程的情况下,赋予计算机学习能力的一个研究领域) Tom Mitchell给出的定义,A computer program is said to learn from experience E with respect to some t

交叉验证的目的是为了有在训练集中有更多的数据点,以获得最佳的学习效果,同时也希望有跟多的测试集数据来获得最佳验证.交叉验证的要点是将训练数据平分到k个容器中,在k折交叉验证中,将运行k次单独的试验,每一次试验中,你将挑选k个训练集中的一个作为验证集,剩下k-1个作为训练集,训练你的模型,用测试集测试你的模型.这样运行k次,有十个不同的测试集,将十个测试集的表现平均,就是将这k次试验结果取平均.这样你就差不多用了全部数据去训练,也用全部数据去测试. #!/usr/bin/python ""

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.数据集采用 scikit-

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/validation/ 1- 检查直觉 将一个数据集划分为训练集和测试集,可以对一个样本集进行训练,然后使用不同的样本集测试模型.工作流程如下: 在“调整模型”阶段,可以调整学习速率.添加或移除特征,到从头开始设计全新模型.可以看到使用测试集和训练集来推动模型开发迭代,在每次迭代时,都会对训练数据进行训练并评估测试数据,并以基于测试数据的评估结果为指导来选择和更改各种

在介绍ROC曲线之前,先说说混淆矩阵及两个公式,因为这是ROC曲线计算的基础. 1.混淆矩阵的例子(是否点击广告): 说明: TP:预测的结果跟实际结果一致,都点击了广告. FP:预测结果点击了,但是真实情况是未点击. FN:预测结果没有点击,但是真实情况是点击了. TN:预测结果没有点击,真实情况也是没有点击. 2.两个公式: 1)真正率: TPR=TP/(TP+FN) 2)假正率 FPR=FP/(FP+TN) 3.ROC曲线就是真正率随假正率的变化情况.下面用一段代码展示一下(sklearn

下面简单列举几种常用的推荐系统评测指标: 1.准确率与召回率(Precision & Recall) 准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量.其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率:召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率. 一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档.网页等)有多少是准确的,Recall就是所有准确的条目有多少被检索出来了. 正确率.召回

1. train_test_split(under_x, under_y, test_size=0.3, random_state=0)  # under_x, under_y 表示输入数据, test_size表示切分的训练集和测试集的比例, random_state 随机种子 2. KFold(len(train_x), 5, shuffle=False)  # len(train_x) 第一个参数数据数据大小, 5表示切分的个数,即循环的次数, shuffle表示是否进行打乱数据 3. r

一.概念 KNN主要用来解决分类问题,是监督分类算法,它通过判断最近K个点的类别来决定自身类别,所以K值对结果影响很大,虽然它实现比较简单,但在目标数据集比例分配不平衡时,会造成结果的不准确.而且KNN对资源开销较大. 二.计算 通过K近邻进行计算,需要: 1.加载打标好的数据集,然后设定一个K值: 2.计算预测对象与打标对象的欧式距离, 欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式: 二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间两点a(x1

前面一节咱们已经介绍了决策树的原理已经在sklearn中的应用.那么这里还有两个数据处理和sklearn应用中的小知识点咱们还没有讲,但是在实践中却会经常要用到的,那就是交叉验证cross_validation和Pipeline.cross_validation是保证了咱们的模型不受数据分布的影响,因为有些数据可能因为数据的分布很不平均,导致咱们训练的模型虽然在咱们的数据集里面的表现很好,但是在实际中却可能是不一样的情况,cross validation的作用是model checking,而不

No.1. 通常情况下,直接将训练得到的模型应用于真实环境中,可能会存在很多问题 No.2. 比较好的解决方法是,将原始数据中的大部分用于训练数据,而留出少部分数据用于测试,即,将数据集切分成训练数据集和测试数据集两部分,先通过训练数据集得到一个模型,然后通过测试数据集来检验模型的性能是否满足我们的要求,根据测试结果的好坏判断模型是否需要进行改进和优化 No.3. 我们通过鸢尾花数据集来测试kNN算法的分类准确性,首先是数据准备工作 No.4. 我们可以将上述过程封装到函数中 No.5. 调用我

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import validation_curve #模型选择验证曲线validation_curve模型 def test_validation_curve(): ''' 测试 validat

分类问题 分类问题是人工智能领域中最常见的一类问题之一,掌握合适的评价指标,对模型进行恰当的评价,是至关重要的. 同样地,分割问题是像素级别的分类,除了mAcc.mIoU之外,也可以采用分类问题的一些指标来评价. 本文对分类问题的常见评价指标进行介绍,并附上利用sklearn库的python实现. 将从以下三个方面分别介绍: 常用评价指标 混淆矩阵绘制及评价指标计算 ROC曲线绘制及AUC计算 1. 常用评价指标 混淆矩阵(confusion matrix) 一般用来描述一个分类器分类的准确程度

模型验证 model validation 就是在选择 模型 和 超参数 之后.通过对训练数据进行学习.对比模型对 已知 数据的预测值和实际值 的差异. 错误的模型验证方法. 用同一套数据训练 和 评估 模型. 准确率总是100% . 模型验证正确方法: 留出集. 从训练模型的数据中留出一部分.用这部分数据来验证模型的性能. 使用train_test_split 工具. 交叉检验 用留出集进行模型验证有一个缺点,就是模型失去了一部分训练机会.有一半数据都没有为模型训练做出贡献. 每个子集既是训练

http://www.ijrter.com/papers/volume-2/issue-4/dns-tunneling-detection.pdf <DNS Tunneling Detection>In this paper we have presented a method of the DNS tunneling detection based on the clustering of the DNS traffic images.检测手段也分为两种:DNS packet analysi

在机器学习分类结果的评估中,ROC曲线下的面积AOC是一个非常重要的指标.下面是调用weka类,输出AOC的源码: try { // 1.读入数据集 Instances data = new Instances( new BufferedReader( new FileReader("E:\\Develop/Weka-3-6/data/contact-lenses.arff"))); data.setClassIndex(data.numAttributes() - ); // 2.训