读取原始数据 import pandas as pd import numpy as np in_data = pd.read_table('./origin-data/perceptron_15.dat', sep='\s+', header=None) X_train = np.array(in_data.loc[:,[0,1,2,3]]) y_train = np.array(in_data[4]) 训练感知机模型 class MyPerceptron: def __init__(self

学习了SVM分类器的简单原理,并调用sklearn库,对40个线性可分点进行训练,并绘制出图形画界面. 一.问题引入 如下图所示,在x,y坐标轴上,我们绘制3个点A(1,1),B(2,0),C(2,3),其中A和B属于一类,C属于一类. 我们希望找到一条直线,将两个类分开来,且保持实线和两条虚线的距离最大,我们就能将两个类最大化分割开来.当然,我们还有很多其他直线的可以将两个点分割开来,但是这样分割效果最好. 当一个新的点进行预测时,根据点在直线的位置,判断所属分类.例如D(4,3)点在实线上方

sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务. sklearn库是在Numpy.Scipy和matplotlib的基础上开发而成的,因此在介绍sklearn的安装前,需要先安装这些依赖库. Numpy库:Numpy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学

机器学习是python语言的长处,而Java在web开发方面更具有优势,如何通过java来调用python中训练好的模型进行在线的预测呢?在java语言中去调用python构建好的模型主要有三种方法: 1.在Java语言中,通过python的解释器执行python代码,简单来说就是在java中通过python解释器对象,传入写好的python代码,进行执行,这样的方式运行的效率非常低,而且存在很多python包无法使用的情况,只适合做简单的python代码的运行,并不推荐使用. 2.通过PMML

生成多维高斯分布随机样本 生成多维高斯分布所需要的均值向量和方差矩阵 这里使用numpy中的多变量正太分布随机样本生成函数,按照要求设置均值向量和协方差矩阵.以下设置两个辅助函数,用于指定随机变量维度,生成相应的均值向量和协方差矩阵. import numpy as np from numpy.random import multivariate_normal from math import sqrt 均值向量生成函数 输入: n:指定随机样本的维度 输出: m1,m2:正类样本和负类样本的均

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的

NAG(Numerical Algorithms Group, www.nag.com)库是一个无与伦比的算法库,它提供的算法可靠.轻便.严谨,覆盖了数学与统计方方面面.最大的缺点就是:它是一个收费的算法库. Origin从OriginPro8开始就包含了NAG库的所有函数,通过Origin C可以轻易调用所有这些NAG函数. Origin C调用NAG库函数的主要说明: 1.头文件 #include <OC_nag.h> // 这个头文件包括所有通用的NAG头文件 2.NagError结构体

认识 sklearn 官网地址: https://scikit-learn.gor/stable/ 从2007年发布以来, scikit-learn已成为重要的Python机器学习库, 简称sklearn, 支持包括分类, 回归, 降维和聚类等机器学习算法, 还包括了特征提取, 数据处理, 模型评估三大模块. sklearn是Scipy的扩展, 建立在Numpy, Matplotlib..等库的基础上. 拥有完善的文档, 上手容易, API丰富, 同时封装了大量的机器学习算法, 且内置了大量数据

assimp 是一个开源的模型加载库,支持非常多的格式,还有许多语言的 binding,这里我们选用 assimp 的 python 的 binding 来加载模型文件.不过社区主要是在维护 assimp 的 C++ 代码,对于这些 binding 可能更新的不够及时,比如 python 版本的就存在一些问题. assimp 的源码 1. 安装 pyassimp 官方的编译的指南,有些坑还是需要踩一下. pyassimp 只是 assimp 的一个 wrapper,所以计算上还必须有 assim

参考博客 Liam Q博客 和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型 感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.

感知机是二类分类的线性分类模型,所谓二分类指的是输出的类别只有-1或1两种,所谓线性指的是输入的特征向量集合在特征空间中被超平面划分为相互分离的正负两类.感知机学习的目的正是为了求出将训练数据进行线性划分的分离超平面. 1.感知机模型: 定义:x是n维特征向量,y是判断的二元类别-1或1,判别函数f(x)=sign(wx+b),其中w和b是参数,w称为权重向量,b称为偏置,sign为符号函数. 说明:感知机模型的假设空间为定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器,即函数集合{f|f(x)=

Java不能直接调用由c或者c++写得dll(TF_ID.dll),所以只能采用jni得方法,一步一步生成符合规范得dll文件(假设叫FANGJIAN.dll),在FANGJIAN.dll这个文件里来调用TF_ID.dll.注意一点:两个dll文件不能重名,为什么呢?因为java后来执行时候,必须把两个dll文件均考到java得class文件同一目录下,或者把TF_ID.dll考到system32下也可以,如果重名得话,首先不能考到一个目录下,再则即使将前一个dll考到system32下,那么后

原文:ArcGIS API for Silverlight 调用GP服务准备---GP模型建立.发布.测试 第一篇.GP降雨量等值线建模.发布及测试 在水利.气象等行业中,要在WebGIS中实现空间分析功能,如绘制等值线.等高线.等直面.缓冲区等都是经常遇到,经过一段时间的学习和研究,查阅ESRI文档,请教他人,终于可以说是初步实现了等值线功能,这里记录下来详细的操作步骤和图片说明,一方面是对此次努力的总结,另一方面希望也能给后来用到这方面的其他同志们,起个抛砖引玉的作用. 下一篇是关于Silv

1.类库项目引用System.Windows.Forms并添加引用后,才可创建窗体. 2.控制台应用程序调用中间库(DLL)中的方法创建窗体:中间类库使用反射下的Assembly加载包含窗体的类库及创建实例. 注意:1)创建实例时,参数为窗体类的全名(命名空间+类名).    2)返回值是Object类型,需转化为Form类型. 3)exe(控制台程序).中间类库(dll).窗体所在类库(dll)在同一目录下. 4)Load(空间名,窗体类全名),LoadFrom(*.dll,窗体类全名) 具体

http://www.2cto.com/kf/201504/388764.html Android JNI找不到第三方库的解决方案 cannot load library 最近做一个jni项目,拿到的so库需要用jni封装一层,等于是在jni的C++代码里调用第三方库的方法,然后整个项目在Android上运行出结果. 自己用jni生成的so是libaa.so 使用的第三方库是libbb.so. 到目前为止,遇到的问题是libbb各种找不到.libbb库去哪儿了? E/AndroidRuntime

有些时候,为了使用别人已经写好的C#库文件,我们需要使用C++调用C#库文件: 以下做了一简单的调用工程,步骤如下: 1.准备C#库 (dll文件)   1)创建C#库:     2)编写C#类:     3)配置C#库工程相关配置 (1)命名空间配置,输出库文件名配置:     (2)库文件输出路径:     2.准备C++工程: 1)创建C++工程:   2)CLR支持(公共语言运行支持):   3)引用和调用C#代码:   4)编译直接运行:   5)运行调试:     3.其他补充说明:

先列举这个工程中用到的oc源码库: MBProgressHUD:半透明提示器,Loading动画等 SDWebImage:图片下载和缓存的库 MJRefresh: 下拉刷新,上拉加载 Alamofire.xcodeproj和SwiftyJSON.xcodeproj是Swift的库,这篇博客主要记录调用上面几个oc的库. 第一步:将oc的源码库拖入到我们的projec,如下图. 第二步:新建一个头文件,用于引用oc的库.如下图,选择 object library 中的 头文件,拖拽到project

最近一直在学习SSL相关的知识,也是先了解理论相关的知识,主要是SSL相关的基本概念和连接建立过程,主要是基于PolarSSL开源库进行学习.学习完了之后就希望能给有所运用,就想用Qt写一个简单的程序,增加对SSL相关概念的把握和对PolarSSL库的运用.当然,最终希望是可以使用Qt做一个比较完善的工具,帮助大家更好的理解和学习SSL相关知识.这都是后话,在第一篇里面,我们就简单用例子展示如何在Qt里面调用PolarSSL库. 这篇博客主要是讲解Qt里面调用PolarSSL库,至于SSL相关概

0:前言: 在第二篇中,我们主要介绍了丙方android公司利用乙方C++公司给的动态库,直接调用库中的方法,但是这样方式受限于: 乙方C++公司开发的动态库是否符合jni的规范,如果不规范,则不能直接调用 如果丙方android公司哪一天老板脑瓜抽筋说:“擦,咱们利用乙方C++公司给的库基础上再包装一下,再添加我们公司业务的新功能,打包成库,我们也卖!!!!”这种情况下不能直接调用乙方给的库了 有的库只是实现了基本的业务逻辑,更加复杂的需要调用库中的函数来实现 在本篇中,我们整合第三方库到我们

0:前言 1:本文主要作为丙方android公司的身份来写 2:作者有不对的地方,请指出,谢谢 ［第一篇:android利用jni调用第三方库——编写库libhello.so］ ［第二篇:android利用jni调用第三方库——编写库android程序直接调用第三方库libhello.so］ ［第三篇:android利用jni调用第三方库——编写库android程序整合第三方库libhello.so到自己的库libhelloword.so］ 1:场景:公司接到任务,说配合乙方C++公司开发and