1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 5 # 生成数据 6 centers = [[-2, 2], [2 ...
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2018-04-07 16:05:13
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验证码识别是一个适合入门机器学习的项目，之前用knn 做过一个很简单的，这次用svm来实现。svm直接用了开源的库libsvm。验证码选的比较简单，代码也写得略乱，大家看看就好。 1. 爬取验证码图片 2. 二值化 接下来要做的工作就是二值化验证码，所谓二值化，就是将每一个像素点用0或1来表示，图像 ...
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2018-04-07 14:56:55
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K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。谁和我隔得近，我就跟谁是一类，有点中国古语说的 ...
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2018-04-07 11:20:22
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内容参考自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041?refer=intelligentunit 用像素点的rgb值来判断图片的分类准确率并不高，但是作为一个练习knn的题目，还是挺不错的。 1. CIFAR-10 CIFAR-10是一个图像分类数据集。数据集包含6 ...
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2018-04-05 16:28:20
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线性回归 线性回归(linear regression)是最简单的模型，通过学习一个线性模型来预测输出值。多元线性回归可表示为$$f(x_i)=w^Tx_i+b$$根据最小二乘法，寻找最优$$\hat{w}^*=argmin(y-W\hat{w})^T(y-X\hat{w})$$ ...
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2018-04-05 14:34:00
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2.预测数据分类时，出现 ‘dict’ object has no attribute ‘iteritems‘ 如： 最常见的解决办法是 更改环境变量顺序 如 注意：哪个版本在上面，cmd 中的python版本即是谁。 如 又如： 然后 预测数据所在分类 即可实现： ...
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2018-04-04 15:07:27
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华盛顿大学 《机器学习》 笔记。 knn k-nearest-neighbors : k近邻法 给定一个 数据集，对于查询的实例，在数据集中找到与这个实例最邻近的k个实例，然后再根据k个最邻近点预测查询实例的类别。 《统计学习方法》中这样描述的： K近邻模型是基于训练数据集 对 特征空间的一个划分。 ...
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2018-03-29 13:27:23
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机器学习是时下非常流行的话题，而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述。本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念，然后实现一些基本操作例如数字相加等运算 ...
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2018-03-27 01:57:40
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在实现《机器学习实战》中kNN代码时遇到需要将计算好的距离进行排序，即可使用argsort()函数，在此依据个人理解对该函数进行简单的介绍。 总的来说，argsort()函数是对数组中的元素进行从小到大排序，并返回相应序列元素的数组下标。 以下通过例子进行详细解释。 1. 先定义一个数组 2. 调用 ...
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2018-03-23 13:03:51
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数据挖掘：What？Why？How？ 这个问题思考了很久，作为过来人谈一谈，建议先看下以前的一些回答。 什么是数据挖掘？ 怎么培养数据分析的能力？ 如何成为一名数据科学家？ 磨刀不误砍柴工。在学习数据挖掘之前应该明白几点： 数据挖掘目前在中国的尚未流行开，犹如屠龙之技。 数据初期的准备通常占整个数据 ...
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2018-03-22 17:21:22
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