卡方检验的基本公式，也就是χ2的计算公式，即观察值和理论值之间的偏差 卡方检验公式其中：A为观察值，E为理论值，k为观察值的个数，最后一个式子实际上就是具体计算的方法了n为总的频数，p为理论频率，那么n*p自然就是理论频数（理论值）卡方分布：可以看出当观察值和理论值十分接近的时候，也就是我...

  Word2vec是一个Estimator，它采用一系列代表文档的词语来训练word2vecmodel。该模型将每个词语映射到一个固定大小的向量。word2vecmodel使用文档中每个词语的平均数来将文档转换为向量，然后这个向量可以作为预测的特征，来计算文档相似度计算等等。2.1、引包，获取sp...

  CountVectorizer 旨在通过计数来将一个文档转换为向量。当不存在先验字典时，Countvectorizer作为Estimator提取词汇进行训练，并生成一个CountVectorizerModel用于存储相应的词汇向量空间。该模型产生文档关于词语的稀疏表示，其表示可以传递给...

  “词频－逆向文件频率”（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化方法，它可以体现一个文档中词语在语料库中的重要程度。词语由t表示，文档由d表示，语料库由D表示。词频TF(t,d)是词语t在文档d中出现的次数。文件频率DF(t,D)是包含词语的文档的个数。如果我...

有点递进关系，先有了封装，才有继承，有了继承，才有多态。继承增加了代码的复用性，多态必须基于继承才可以实现。一、封装　　什么是封装？有什么用？　　显示生活中，有很多封装的例子，例如：手机，电视机，笔记本电脑，照相机，这些都是外面有一个坚硬的壳儿。封装起来保护内部的部件。保证内部的部件是安全的。另外封装之后，对于我们使用...

前面两篇介绍了SOM的基本概念和算法，第一部分，第二部分，本篇具体展开一下应用中的一些trick设定。输出层设计输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关，但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类。如果神经元节点数少于类别数，则不足以区分全部模式，训练的结果势必将相近的模式类合并为一类；相反，如果神经元节点数多于类别...

上一篇介绍了一些自组织神经网络的基本概念，第一部分，这一篇讲下SOM的概念和原理，是本文的第二部分。1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的...

自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第一部分自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第二部分自组织神经网络介绍：自组织特征映射SOM(Self-organizingfeatureMap)，第三部分本文详细...

作者：龙心尘&&寒小阳时间：2016年1月。出处：http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50471682,http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50481967声明：版权全部，...

注：原文中的代码是在spark-shell中编写运行的，本人的是在eclipse中编写运行，所以结果输出形式可能会与这本书中的不太一样。首先将用户数据u.data读入SparkContext中。然后输出第一条数据看看效果。代码例如以下：valsc=newSparkContext("local","ExtractFeat...

1.使用属性能避免非法数据 （1）实践用法:通常在get或set方法中添加需要的业务逻辑 （2）相当于数据库中的“约束”，因为约束是保证数据有效性的最后一个屏障2.可以设置只读属性（1）有些属性为了保护数据，我们可以设置成只读，而不能赋值（2）方法：将set()方法去掉即可（...

area_center_gray ( Regions, Image : : : Area, Row, Column )   计算Image图像中Region区域的面积Area和重心（Row，...

#-*-coding:utf-8-*-"""SpyderEditorThisisatemporaryscriptfile."""importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler#模块1标准化#无量纲化使不同规格的数据转换到同一规格。常见的无量纲化方...

#Inthenextrecipe,we'lllookathowtotunetherandomforestclassifier.#Let'sstartbyimportingdatasets:fromsklearnimportdatasetsX,y=datasets.make_classification(1000)#X(...

importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifiern_features=200X,y=datasets.make_classification(7...