1.confusion_matrix 利用混淆矩阵进行评估 复现代码 accuracy_score() 分类准确率分数 分类准确率分数是指所有分类正确的百分比。分类准确率这一衡量分类器的标准比较容易理解，但是它不能告诉你响应值的潜在分布，并且它也不能告诉你分类器犯错的类型 ...
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2020-02-13 17:14:17
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1.无监督学习 无监督学习和监督学习是机器学习的两个方向，监督学习主要适用于已经标注好的数据集（如mnist分类问题），无监督学习则是希望计算机完成复杂的标注任务，简单的解释就是——教机器自己学习，它常见的应用场景有：从庞大的样本集合中选出一些具有代表性的加以标注用于分类器的训练、将所有样本自动分为 ...
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2020-02-06 23:21:48
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1. 传统的目标检测框架，主要包括三个步骤：（1）利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；（2）提取候选区域相关的视觉特征。比如人脸检测常用的Harr特征；行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等；（3）利用分类器进行识别，比如常用的SVM模型； 2. 目标检测领域的深度学习方法主要分 ...
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2020-02-06 14:25:55
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代码含学习曲线绘制。 1 from sklearn.datasets import load_breast_cancer 2 data=load_breast_cancer() 3 X,y=data.data,data.target 4 5 from sklearn.model_selection ...
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2020-02-03 18:56:07
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优点Naive Bayes classifiers tend to perform especially well in one of the following situations: When the naive assumptions actually match the data (very ...
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2020-02-03 09:22:01
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1 from sklearn.datasets import load_diabetes 2 X,y=load_diabetes().data,load_diabetes().target 3 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,ra ...
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2020-02-03 09:17:20
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1.提升方法AdaBoost算法AdaBoost的思想：是先得到一个弱分类器，然后在这个弱分类器的基础上将其提升到强分类器，具体方法是提升上一个分类器中被误分类的样本的权重，使得本次训练的分类器更加重视这些样本，最后的分类器是所有的分类器的线性组合。前一次没有正确分类的样本点在后一次会被更加重视，前 ...
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2020-02-02 17:40:00
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库名称简介 Chardet 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。 colorama 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。 Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。 difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计 ...
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2020-01-30 14:27:59
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Adaboost算法及其代码实现 算法概述 AdaBoost（adaptive boosting），即自适应提升算法。 Boosting 是一类算法的总称，这类算法的特点是通过训练若干弱分类器，然后将弱分类器组合成强分类器进行分类。 为什么要这样做呢？因为弱分类器训练起来很容易，将弱分类器集成起来， ...
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2020-01-30 09:18:45
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一、实验目的 （1）通过实验掌握基本的 MLLib 编程方法； （2）掌握用 MLLib 解决一些常见的数据分析问题，包括数据导入、成分分析和分类和 预测等。 二、实验平台 操作系统：Ubuntu16.04 JDK 版本：1.7 或以上版本 Spark 版本：2.1.0 数据集：下载 Adult 数 ...
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2020-01-29 23:28:10
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