梯度提升: from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier gb=GradientBoostingClassifier(random_state=0) gb.fit(x_train,y_train) print("Accuracy on training set:{:.3f}".format(gb.score(x_train,y_train))) print("Accuracy on test set:{:.3f

http://blog.csdn.net/sinat_16823063/article/details/53946549 Tensorflow创建和读取17flowers数据集 标签: tensorflow 2016-12-30 21:43 1548人阅读 评论(8) 收藏 举报  分类: 深度学习(4)      近期开始学习tensorflow,看了很多视频教程以及博客,大多数前辈在介绍tensorflow的用法时都会调用官方文档里给出的数据集,但是对于我这样的小白来说,如果想训练自己的数据

之前在:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12398285.html创建好了数据集,将它上传到谷歌colab 在colab上的目录如下: 在utils中的rdata.py定义了读取该数据集的代码: from torch.utils.data import DataLoader import torchvision import torchvision.transforms as transforms import torch #预处理 transform =

程序如下: # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Oct 31 17:36:56 2015 """ import logging from time import time from numpy.random import RandomState import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg from sklearn

有一个关于mnist的一个事例可以参考,我觉得写的很好:http://www.cnblogs.com/x1957/archive/2012/06/02/2531503.html #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- import struct # from bp import * from datetime import datetime # 数据加载器基类 class Loader(object):     def __init__(sel

起因:工作须要.我须要每5分钟从hbase中.导出一部分数据,然后导入到ES中.可是在開始阶段编写的python脚本,我发现从hbase读取数据的速度较慢,耗费大量的时间.影响整个导数过程,恐怕无法在5分钟内完毕导数工作 在咨询了老人后,採取部门优化策略,并记录了实验结果. hbase结果大致例如以下 粉丝表 rowKey  是粉丝ID 列名 含义 id 粉丝ID ut 更新时间 ...  ...     此hadoop集群有13台机器 任务的目标把hbase中前5分钟录入的数据录入到ES中.

MNIST数据集获取 MNIST数据集是入门机器学习/模式识别的最经典数据集之一.最早于1998年Yan Lecun在论文: Gradient-based learning applied to document recognition. 中提出.经典的LeNet-5 CNN网络也是在该论文中提出的. 数据集包含了0-9共10类手写数字图片,每张图片都做了尺寸归一化,都是28x28大小的灰度图.每张图片中像素值大小在0-255之间,其中0是黑色背景,255是白色前景.如下图所示: MNIST共包

一.介绍 MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是网上著名的公开数据库之一,是一个入门级的计算机视觉数据集,它包含庞大的手写数字图片. 无论我们学习哪门程序语言,我们最开始的一件事就是学习打印"Hello World!".就好比编程入门有Hello World,Tensorflow入门有MNIST,通常把它当做Tensorflow的入门级例程. 从事深度学习的研究,数据集是相当重要的.数据

MNIST是一个标准的手写字符测试集. Mnist数据集对应四个文件: train-images-idx3-ubyte: training set images  train-labels-idx1-ubyte: training set labels  t10k-images-idx3-ubyte:  test set images  t10k-labels-idx1-ubyte:  test set labels 训练数据集包含60000幅图片,测试集包含10000幅图片. 文件格式: TR

说明: 1)α2=0表示第二个样例不在分类面上,在分类面上的点αi均不为零. 2)二次项矩阵,可以通过矩阵相乘相加方法得到,如上例 3)目标函数变为负值,是为了照顾matlab的标准型. 假定应用多项式核(核方法) 样本使用此前的样本. 若有新元素(0,0)需要分类. 则Y(0,0) =  ,则(0,0)为负例 利用核方法后,支持向量代入后不再为+1,或者-1.即Y(1,1)!=-1,Y(2,3/2)!=1.这个我还没搞明白为什么,希望有朋友能告诉我. 将x1,x2通过核函数转化为 x1*x1,

1. https://blog.csdn.net/qq_41427568/article/details/85801579

# 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import model_selectionfrom sklearn.linear_model import Ridge,RidgeCV # 读取糖尿病数据集diabetes = pd.read_excel(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\08\\diabetes.xlsx

今天来做UFLDL的第二个实验,向量化.我们都知道,在matlab里面基本上如果使用for循环,程序是会慢的一逼的(可以说基本就运行不下去)所以在这呢,我们需要对程序进行向量化的处理,所谓向量化就是将matlab里面所有的for循环用矩阵运算的方法实现,在这里呢,因为之前的实验我已经是按照向量化的形式编写的代码,所以这里我只把我对代码修改的部分发上来供大家参考吧.本文为本人原创,参考了UFLDL的教程,是我自己个人对于这一系列教程的理解以及自己的实验结果.非盈利性质网站转载请在文章开头处著名本文

项目 内容 课程班级博客链接 https://edu.cnblogs.com/campus/xbsf/2018CST 这个作业要求链接 https://www.cnblogs.com/nwnu-daizh/p/14604444.html 我的课程学习目标 (1)对D{0-1}KP问题加深理解(2)运用至少一门语言构造图形用户界面(3)了解并熟悉遗传算法(4)在结对合作过程中获得除知识外其他能力 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)在结对合作的过程中认识自我的不足,积极吸取他人的长处(2)

使用Tensorflow读取CIFAR-10二进制数据集 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 Tensorflow官方文档 tf.transpose函数解析 tf.slice函数解析 CIFAR10/CIFAR100数据集介绍 tf.train.shuffle_batch函数解析 Python urllib urlretrieve函数解析 import os import tarfile import tensorflow as tf from six.moves

# coding: utf-8 # 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集, 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况. # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 #体质指数 #血压 #s1,s2,s3,s4,s4,s6  (六种血清的化验数据) #但请注意,以上的数据是经过特殊处理, 10个数据中的每个都做了均值中心化处理,然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围.验证就会发现任何一列的所有数值平方和为1

使用libsvm对MNIST数据集进行实验 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老师给的数据很简单,也就1000个数据点,使用svm进行分类.没有太多好说的

SVM全称是Support Vector Machine,即支持向量机,是一种监督式学习算法.它主要应用于分类问题,通过改进代码也可以用作回归.所谓支持向量就是距离分隔面最近的向量.支持向量机就是要确保这些支持向量距离超平面尽可能的远以保证模型具有相当的泛化能力. 当训练数据线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机:当训练数据近似线性可分时,通过软间隔最大化,也学习一个线性分类器,即线性支持向量机:当训练数据线性不可分时,通过使用核技巧,将低维度的非线性问题转化为高

原文:http://blog.csdn.net/arthur503/article/details/19974057 在学SVM中的实验环节,老师介绍了libsvm的使用.当时看完之后感觉简单的说不出话来. 1. libsvm介绍 虽然原理要求很高的数学知识等,但是libsvm中,完全就是一个工具包,拿来就能用.当时问了好几遍老师,公司里做svm就是这么简单的?敲几个命令行就可以了...貌似是这样的.当然,在大数据化的背景下,还会有比如:并行SVM.多核函数SVM等情况的研究和应用. 实验环节老

前言: SVM(支持向量机)一种训练分类器的学习方法 mnist 是一个手写字体图像数据库,训练样本有60000个,测试样本有10000个 LibSVM 一个常用的SVM框架 OpenCV3.0 中的ml包含了很多的ML框架接口,就试试了. 详细的OpenCV文档:http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/tutorials/ml/introduction_to_svm/introduction_to_svm.html mnist数据下载:http://yann.l