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版权声明：转载请说明出处，谢谢!!! https://blog.csdn.net/Asher117/article/details/87879034 这是一篇机器学习岗位的笔试题，题目大概就是： 给定了数据特征和数据标签(二分类)，使用机器学习算法对数据进行分类，并优化两个重要的参数，计算AUC指标，画出参数优化和AUC指标变化图。 本文选择的是SVM(支持向量机)来实现这一过程，SVM是非常强大、灵活的有监督学习的算法，既可以用于分类，也可以用于回归。 实现过程： 1.导入需要的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.svm import SVC from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn import preprocessing from sklearn.model_selection import GridSearchCV 2.读取数据特征和数据标签 path1 = r"Test1_features.dat" X = pd.read_csv(path1,engine ='python

散点图和KNN预测 一丶案例引入 # 城市气候与海洋的关系研究 # 导包 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 使用画图模块时,jupyter工具需要声明 from pylab import mpl # mpl 提供画图的包 mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题 # 导入数据 ferrara1 = pd.read_csv('./ferrara_150715.csv') ferrara2 = pd.read_csv('./ferrara_250715.csv') ferrara3 = pd.read_csv('./ferrara_270615.csv') # 拼接数据,忽略索引 ferrara=pd.concat([ferrara1,ferrara2,ferrara3],ignore_index=True) # 去除没用的列 faenza.head() city

基于学科的分类 统计学 ：基于统计学的学习方法是收集，分析，统计数据的有效工具，描述数据的集中和离散情况，模型化数据资料。 人工智能 ：是一种积极的学习方法，利用已有的现成的数据对问题进行计算，从而提高机器本身计算和解决问题的能力。 信息论 ：信息的度量和熵的度量，对其中信息的设计和掌握。 控制理论： 理解对象相互之间的联系与通信，关注于总体上的性质。 基于学习模式的分类 归纳学习： 归纳学习是应用范围最广的一种机器学习的方法，通过大量的实例数据和结果分析，使得机器能够归纳获得该数据的一种一般性模型，从而对更多的未知数据进行预测。 解释学习： 根据已有的数据对一般的模型进行解释，从而获得一个较为范型的学习模型。 反馈学习 ：通过学习已有的数据，根据不断地获取数据的反馈进行模型的更新，从而直接获取一个新的，可以对已有数据进行归纳总结的机器学习方法。 基于应用领域的分类 专家系统： 通过数据的学习，获得拥有某个方面大量的经验和认识的能力，从而使之能够利用相关的知识来解决和处理问题。 数据挖掘 ：通过对既有知识和数据的学习，从而能够挖掘出隐藏在数据之中的行为模式和类型，从而获得对某一个特定类型的认识。 图像识别： 通过学习已有的数据，从而获得对不同的图像或同一类型图像中特定目标的识别和认识。 人工智能： 通过对已有模式的认识和学习，使得机器学习能够用于研究开发

　　 　　1986年10月，美国国家标准协会对SQL进行规范后，以此作为关系式数据库管理系统的标准语言，1987年在国际标准组织的支持下成为国际标准。不过各种通行的数据库系统其实在实践过程中都对SQL规范的作了某些编改和扩充。所以，实际上不同数据库系统之间的SQL不能完全相互通用。 1979年ORACLE公司首先提供商用的SQL，IBM公司在DB2和SQL/DS数据库系统中也实现了SQL。 我们知道关系型数据库都遵循了ACID原则，且都统一的实现了SQL语句，以SQL语句为核心来实现数据的操作，在Oracle中的SQL语句与常见的数据库的SQL语句是有点不同的。 SQL简介： 　　SQL(Structured Query Language)又叫“结构化查询语言”，简称：SQL。SQL是一种特殊目的的编程语言，是一种数据库查询和程序设计语言，是用于存取数据、查询数据、更新数据和删除数据的管理关系数据库系统语言。同时也是关系型数据库脚本文件的扩展名（.sql）。 Oracle中SQL的分类： 　　在Oracle中SQL的整体结构如下： 　　 数据定义语言（DDL：Date Definition Language） 　　　　 用来创建、修改或删除表对象（库对象），管理表对象（库对象）。 　　　　包含：CREATE（创建）、ALTER（修改）、DROP（删除）、TRUNCATE（清空）等。

　　 数据定义语言(DDL) 创建、修改、删除数据库的内部数据结构 创建、删除数据库：CREATE DATABASE ; DROP DATABASE 创建、修改、重命名、删除表：CREATE TABLE ; ALTER TABLE ; RENAME TABLE 　　　DROP TABLE ; 创建和删除索引的CREATE INDEX 和 DROP INDEX语句 数据查询语句（DQL） 用于数据库中的数据的查询，SELECT语句 数据操作语言（DML） 用于数据库中数据的修改，包括添加、删除、修改等 数据插入到一个表中：INSERT语句 更新表中已有的数据：UPDATE语句 删除表中的数据：DELETE语句 数据控制语言（DCL） 控制数据库访问权限，给用户授予访问权限：GRANT语句，取消：REVOKE 来源： https://www.cnblogs.com/givre-foudre/p/11752581.html

###今日目标 1.完成商品分类 2.完成参数管理 ###1.商品分类 ####A.新建分支goods_cate 新建分支goods_cate并推送到码云 git checkout -b goods_cate git push -u origin goods_cate ####B.创建子级路由 创建categories子级路由组件并设置路由规则 import Cate from './components/goods/Cate.vue' path: '/home', component: Home, redirect: '/welcome', children: [ { path: "/welcome", component: Welcome }, { path: "/users", component: Users }, { path: "/rights", component: Rights }, { path: "/roles", component: Roles }, { path: "/categories", component: Cate } ] ####C.添加组件基本布局 在Cate.vue组件中添加面包屑导航以及卡片视图中的添加分类按钮 <template> <div> <h3>商品分类</h3> <!-- 面包屑导航 --> <el-breadcrumb

这几天公司需求，要做文本分类，看了些文章，各种机器学习、神经网络，看不懂。自己结合结巴分词做了个简单的文本分类实现功能，总体来说还可以。 运行结果： 自己写的，咋方便咋来，反正各种半自动，没怎么注重过程，小伙伴看了之后可以自己改一下，让它更便捷。 首先要有数据，我是爬的各种新闻网站，得到的各类数据。 有了数据之后，就可以写这次的代码了 首先是训练数据，通俗来说就是把文章处理成想要的格式。 第一部分代码，目的是把文章取出来，然后结巴分词之后再存起来： import jieba import os file_dir = 'D:\新闻数据\娱乐' for root, dirs, files in os.walk(file_dir): # print(root) # 当前目录路径 # print(dirs) # 当前路径下所有子目录 # print(files) # 当前路径下所有非目录子文件 for x in files: try: path = root + '\\' + x print(path) with open(path, "r+", encoding="utf-8") as f: content = f.read().replace('\n', '') #没有stopwords的去网上下载好了，这个是停用词，用来去掉那些没有意义的词语的 stopwords = [line

三、数据提取方法 1、基本概念 数据提取就是从响应中获取我们想要的的数据的过程 数据分类： 非结构化数据：HTML等 　　处理方法：正则表达式、xpath 结构化数据：json、xml等 　　处理方法：转化为Python数据类型 2、json数据处理 来源： https://www.cnblogs.com/ysysyzz/p/11743477.html

matlab版本是2018b及其以上。 %% %加载序列数据 %数据描述：总共270组训练样本共分为9类，每组训练样本的训练样个数不等，每个训练训练样本由12个特征向量组成， [XTrain,YTrain] = japaneseVowelsTrainData; %数据可视化 figure plot(XTrain{1}') xlabel("Time Step") title("Training Observation 1") legend("Feature " + string(1:12),'Location','northeastoutside') %% %LSTM可以将分组后等量的训练样本进行训练，从而提高训练效率 %如果每组的样本数量不同，进行小批量拆分，则需要尽量保证分块的训练样本数相同 %首先找到每组样本数和总的组数 numObservations = numel(XTrain); for i=1:numObservations sequence = XTrain{i}; sequenceLengths(i) = size(sequence,2); end %绘图前后排序的各组数据个数 figure subplot(1,2,1) bar(sequenceLengths) ylim([0 30]) xlabel("Sequence") ylabel("Length")

集成学习 基本概念 集成学习(Ensemble Learning)的 思想 是将若干个学习器(分类|回归)组合之后产生一个新的学习器， 如何产生“好而不同”的个体学习器，是集成学习研究的核心 ； 一般性用于集成的学习器都为 弱学习器 ，即学习器的预测精度不需要太高但是应该好于随机预测的结果； 集成学习 算法的成功 在于保证了弱分类器的多样性(Diversity)，即学习器之间具有 差异性 弱分类器间存在一定的差异性，会导致分类的边界不同，即会存在错误；但当多个弱分类器合并后，就可以得到更加合理的边界，能减少错误率，实现更好的效果； 对于数据集过大/过小，可以进行划分/有放回抽样的操作产生不同的数据子集，然后使用数据子集训练不同的学习器，最后合并成一个大的学习器 若数据划分边界过于复杂，使用线性模式很难描述，可以训练多个模型，后将模型进行合并； 对于多个异构的特征集的时候，很难进行融合，那么可以考虑每个数据集构建一个学习器模型，然后将多个模型融合 常见的集成算法有： Bagging Boosting Stacking 按照集成方式划分： 串行集成方法：通过串行的方法生成基础模型(如AdaBoost)；串行集成的 基本动机 是利用基础模型之间的依赖，给被错分的样本一个较大的权重来提升性能； 并行集成方法：并行的生成基础模型(若Random Forest)；并行集成的 基本动机