在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，分类器和回归器都属于estimator。在估计器中有有两个重要的方法是fit和transform。fit方法用于从训练集中学习模型参数transform用学习到的参数转换数据 ...

scikit-learn数据集我们将介绍sklearn中的数据集类，模块包括用于加载数据集的实用程序，包括加载和获取流行参考数据集的方法。它还具有一些人工数据生成器。（1）datasets.load_*()获取小规模数据集，数据包含在datasets里（2）datasets.fetch_*()获取大规模数据集，需要从网...

《统计机器学习》中指出：机器学习=模型+策略+算法。其实机器学习可以表示为：Learning=Representation+Evalution+Optimization。我们就可以将这样的表示和李航老师的说法对应起来。机器学习主要是由三部分组成，即：表示(模型)、评价(策略)和优化(算法)。表示(或者称为：模型)：Re...

“数据决定了机器学习的上限，而算法只是尽可能逼近这个上限”，这句话很好的阐述了数据在机器学习中的重要性。大部分直接拿过来的数据都是特征不明显的、没有经过处理的或者说是存在很多无用的数据，那么需要进行一些特征处理，特征的缩放等等，满足训练数据的要求。我们将初次接触到Scikit-learn这个机器学习库的使用Scikit...

DeepLearning第一战：完成：UFLDL教程稀疏自编码器-Exercise：SparseAutoencoderCode:学习到的稀疏参数W1：参考资料：UFLDL教程 稀疏自编码器Autoencoders相关文章阅读:[3]Hinton,G.E.,Osindero,S.,&Teh,Y.(200...

深度在神经网络中有及其重要的作用，但越深的网络越难训练。随着深度的增加，从训练一开始，梯度消失或梯度爆炸就会阻止收敛，normalizedinitialization和intermediatenormalization能够解决这个问题。但依旧会出现degradationproblem：随着深度的增加，准确率会达到饱和，...

原文地址：https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物...

原文地址：http://blog.csdn.net/miscclp/article/details/6339456在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问...

主要记python工具包sklearn的学习内容：链接点击这里。一、Regression& Classification　　1.1.GeneralizedLinearModels　　1.2.LinearandQuadraticDiscriminantAnalysis　　1.3.Kernelridger...

基于DeepLearning的视频识别方法概览 析策@阿里聚安全  深度学习在最近十来年特别火，几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火，短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里，成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起，会产生什么样的化学反应呢...

Google开源了TensorFlow（GitHub），此举在深度学习领域影响巨大，因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然，有着雄厚的人才储备，而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具。 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说，GitHub上其实还有很多不错的开源项...

Scikit-learn是一个开源Python库，它使用统一的接口实现了一系列机器学习、预处理、交叉验证和可视化算法。fromsklearnimportneighbors,datasets,preprocessingfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfro...

前面章节尝试了K均值聚类模型，准确率并不高。接下来我们尝试一种新方法：支持向量机(SVM)。支持向量机支持向量机(supportvectormachine/SVM)，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。本系列教...

到目前为止，我们已经非常深入地了解了数据集，并且把它分成了训练子集与测试子集。接下来，我们将使用聚类方法训练一个模型，然后使用该模型来预测测试子集的标签，最后评估该模型的性能。聚类(clustering)是在一组未标记的数据中，将相似的数据（点）归到同一个类别中的方法。聚类与分类的最大不同在于分类的目标事先已知，而聚类...

前面章节中，我们首先加载数据，接着查看数据集的基本信息，然后可视化数据进一步查看数据集信息。接下来，我们开始处理数据，但这之前，通常需要预处理数据。大型数据分析项目中，数据来源不同，量纲及量纲单位不同，为了让它们具备可比性，需要采用标准化方法消除由此带来的偏差。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进...