分类数据

采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 KNN 工作原理 1.假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。 2.输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。 对求得的所有距离进行排序（从小到大，越小表示越相似）。 取前 k （k 一般小于等于 20 ）个样本数据对应的分类标签。 3.求 k 个数据中出现次数最多的分类标签作为新数据的分类。 KNN 开发流程 收集数据：任何方法 准备数据：距离计算所需要的数值，最好是结构化的数据格式 分析数据：任何方法 训练算法：此步骤不适用于 k-近邻算法 测试算法：计算错误率 使用算法：输入样本数据和结构化的输出结果，然后运行 k-近邻算法判断输入数据分类属于哪个分类，最后对计算出的分类执行后续处理 1 from numpy import * 2 import operator 3 4 5 def createDataSet(): 6 group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) 7 labels = ['A','A','B','B'] 8 return group,labels 9 10 def classify0(inX, dataSet, labels, k): 11

　　写SQL命令命令可以不区分大小写，但最终执行的时候是大写，下面介绍的时候为了看起来 方便，所以使用了小写。建议开发时使用大写。 DQL-----数据库查询语言：比如select 　　1、查询表中的某个字段 　　语法：select 字段名1，字段名2 from 表名 　　比如: select first_name,last_name from employees(在employee表中查询first_name还有last_name) 　　2、查询所有表中的所有字段 　　语法：select 所有字段 from 表名 或者 select * from 表名 　　注意：*代表所有字段的意思，但是在实际开发中，写*的效率相比直接写字段名要低，开发时不建议使用 DML----数据操纵语言：向表中添加数据（insert），修改数据（update），删除数据（delete） 　　 　　1、 insert： 向表中添加数据 　 ---------- 向表中所有字段添加数据 语法： insert into 表名 values( 值 1 ，值 2, ….) 比如： insert into t_User values(2,' 张三 ',33,'13691153161',' 男 ',to_date('1999-10-10','yyyy-mm-dd')); 　---------- 向表中有选择的添加数据

神经网络学习笔记（2） 　　本文是神经网络学习笔记的第二部分，紧接着笔者的 神经网络学习笔记（1） ，主要内容为对总结神经网络的常用配置方式，包括如下几点：（1）数据预处理；（2）权重初始化；（3）正则化与Dropout；（4）损失函数。 　　 1、数据预处理 　　对于神经网络而言，数据的预处理常见的方法主要包括0-1归一化，主成分分析（PCA）及one-hot编码标签。 　　（1）0-1归一化：将样本所有维度的数据转变为以0为均值，1为标准差的新数据。处理方式为，对训练数据的每一个维度，分别计算其均值和标准差，然后将这一维度的数据分别减去均值然后除以标准差。至于为什么需要对数据进行这一处理，笔者也没有找到很好的解答，欢迎各位大牛在本文下面留言探讨； 　　 注意： 当我们在进行归一化处理的时候，我们处理所用的数值（例如：均值和方差）只能够从训练集上面获得，然后将从训练集上计算得到的值直接应用到验证集/测试集上，而不是在验证集/测试集上面重新计算新值，或者直接从整体的数据集上面计算均值和方差然后再划分数据集。我想这还是为了保证模型泛化能力检测的公正性，避免验证集/测试集中的任何数据泄露到训练过程中。 　　（2）主成分分析（PCA）：对于神经网络而言，该方法主要用于对数据进行降维（也可用于数据的压缩）。网络上面已经有很多文章对PCA的基本过程进行解读

大数据分析场景和模型应用 数据分析建模需要先明确业务需求，然后选择是 描述型分析 还是 预测型分析。 如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类 等模型。 如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 分类预测 和 回归预测。 常见的数据建模分类 分类与回归 分类：是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从 而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。 回归：是基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在的规律，得到响应的判断。并可用于预报、控制等问题。 应用： 信用卡申请人风险评估、预测公司业务增长量、预测房价，未来的天气情况等 原理： 回归：用属性的 历史数据 预测未来趋势。算法首先假设一些已知类型的函数可以匹配目标数据，然后分析匹配后的误差，确定 一个与目标数据匹配程度最好的函数。回归是对真实值的一种 逼近预测。 分类：将数据映射到 预先定义的 群组或类。算法要求基于数据 特征值 来定义类别，把具有某些特征的数据项映射到给定的某个 类别上。分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有一个。 在机器学习方法里，分类属于监督学习。 区别： 分类模型采用 离散预测值，回归模型采用 连续的预测值。 聚类 聚类

耦合部分 耦合可以分为以下几种，它们之间的耦合度 由高到低 排列如下： （1） 内容耦合 ：一个模块 直接访问另一模块的内容 ，则称这两个模块为内容耦合。 若在程序中出现下列情况之一，则说明两个模块之间发生了内容耦合： 1. 一个模块直接访问另一个模块的内部数据。 2. 一个模块不通过正常入口而直接转入到另一个模块的内部。 3. 两个模块有一部分代码重叠（该部分代码具有一定的独立功能）。 4. 一个模块有多个入口。 内容耦合可能在汇编语言中出现。大多数高级语言都已设计成不允许出现内容耦合。这种耦合的耦合性最强，模块独立性最弱。 （2） 公共耦合 ：一组模块 都访问同一个全局数据结构 ，则称之为公共耦合。公共数据环境可以是全局数据结构、共享的通信区、内存的公共覆盖区等。如果模块只是向公共数据环境输入数据，或是只从公共数据环境取出数据，这属于比较松散的公共耦合；如果模块既向公共数据环境输入数据又从公共数据环境取出数据，这属于较紧密的公共耦合。 公共耦合会引起以下问题： 1. 无法控制各个模块对公共数据的存取，严重影响了软件模块的可靠性和适应性。 2. 使软件的可维护性变差。若一个模块修改了公共数据，则会影响相关模块。 3. 降低了软件的可理解性。不容易清楚知道哪些数据被哪些模块所共享，排错困难。 一般地，仅当模块间共享的数据很多且通过参数传递很不方便时，才使用公共耦合。 （3）

2-1 机器学习世界的数据 基础概念 关于数据 鸢尾花数据集 https://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set 三类鸢尾花数据集 数据集描述： 数据整体叫数据集（data set） 每一行数据称为一个样本（sample） 除最后一列，每一列表达样本的一个特征（feature） 最后一列，称为标记（label） 数据整理，思维转化 选择两个特征绘制散点图 实际问题中，特征可以很抽象，如文字识别 2-2 机器学习的主要任务 分类 二分类 多分类 如数字识别 多标签分类 回归任务 此类问题即为回归任务 一些情况下，回归任务可以简化成分类任务 分类和回归 ，监督学习 2-3 监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习 分类和回归 ，从任务上进行分类； 从算法上进行分类，则分为监督学习，非监督学习，半监督学习和增强学习 1.监督学习 给机器的训练数据拥有“标记”或者“答案” 如猫狗识别，仅仅给出图片是不够的的，还需要给出标签，告诉机器，图像是什么。 再如文字识别 生活中的实际案例， 图像已经拥有了标定信息 银行已经积累了一定的客户信息和他们信用卡的信用情况 医院已经积累了一定的病人信息和他们最终确诊是否患病的情况 市场积累了房屋的基本信息和最终成交的金额 我们在这个课程中学习的大部分算法，属于监督学习算法 k近邻 线性回归和多项式回归

目录 机器学习 一、学习目标 二、人工智能 三、机器学习 3.1 机器学习基本术语 四、深度学习 五、机器学习分类 5.1 监督学习 5.1.1 回归问题 5.1.2 分类问题 5.2 无监督学习 5.2.1 聚类 5.3 半监督学习 5.4 强化学习 六、Python语言的优势 七、小结 更新、更全的《机器学习》的更新网站，更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你： https://www.cnblogs.com/nickchen121/ 机器学习 可能有很多同学想到高大上的人工智能、机器学习和深度学习，会在怀疑我是否能学会。在自我怀疑之前，我希望你能考虑一个问题，你了解机动车的构造原理吗？难道你不了解机动车的构造就不能开车了吗？我们的机器学习也是如此，你只要拿到一张“驾驶证”，你就能很好的应用它，并且能通过本文的学习，快速的为公司、为企业直接创造价值。 机器学习已经不知不觉的走入了我们的生活，我们可能无法干涉它的崛起，也可能无法创建如十大算法一样的算法。但现如今生活的方方面面都有着机器学习的身影，为什么我们不试着去认识它呢，让我们能在机器学习彻底降临之前做好驾驭它的准备呢？ 一、学习目标 了解人工智能、机器学习和深度学习之间的区别 掌握机器学习中的监督学习和无监督学习问题 二、人工智能 人工智能（artificial intelligence, AI）：

文档：软件测试的定义及分类的笔记&笔试面试题 1、什么是软件 （1）软件是计算机程序、程序所用的数据以及有关文档资料的集合。 （2）软件是计算机的灵魂，软件可以分为两大类：系统软件和应用软件。 系统软件：系统软件是生成、准备和执行其他程序所需要的一组文件和程序。如操作系统Windows、数据库SQL Server、驱动程序、Java系统编译环境等。 应用软件：计算机用户为了解决某些具体问题而购买、开发或研制的各种程序或软件包。如App、QQ、微信等。 提问：软件测试的对象是什么？ 程序、文档以及数据。 链接：http://note.youdao.com/noteshare?id=568829976ac345038943ad59047fb774 来源： https://www.cnblogs.com/ttsugar/p/11671214.html

1. 数据库 1.1 数据库概述 什么是数据库 数据库就是存储数据的仓库，其本质是一个文件系统，数据按照特定的格式将数据存储起来，用户可以对数据库中的数据进行增加，修改，删除及查询操作。 什么是数据库管理系统 数据库管理系统（ DataBase Management System ， DBMS ）：指一种操作和管理数据库的大型软件，用于建立、使用和维护数据库，对数据库进行统一管理和控制，以保证数据库的安全性和完整性。用户通过数据库管理系统访问 数据库中表内的数据。 常见的数据库管理系统 MYSQL ：开源免费的数据库，小型的数据库 . 已经被 Oracle 收购了 .MySQL6.x 版本也开始收费。 Oracle ：收费的大型数据库， Oracle 公司的产品。 Oracle 收购 SUN 公司，收购 MYSQL 。 DB2 ： IBM 公司的数据库产品 , 收费的。常应用在银行系统中 . SQLServer ： MicroSoft 公司收费的中型的数据库。 C# 、 .net 等语言常使用。 SyBase ：已经淡出历史舞台。提供了一个非常专业数据建模的工具 PowerDesigner 。 SQLite : 嵌入式的小型数据库，应用在手机端。 Java 相关的数据库： MYSQL ， Oracle ． 这里使用 MySQL 数据库。 MySQL 中可以有多个数据库

机器学习不仅仅是一种简单的算法，还可以将其放在其他任何地方以获得奇妙的结果。机器学习是一个从定义数据开始，最终获得一定准确率的模型的过程。在本节中，我们将学习这个过程。 1.1.1. 问题定义 机器学习的过程从定义一个商业问题开始。机器学习的需求是什么？这个任务真的需要高级的预测算法来解决吗？ 问题定义是非常重要的，它提供了更正式地思考解决方案的方向。它基本上处理两个问题。 A．问题是什么？ 这个问题涵盖了问题的定义，并使问题变得更加正式。假设我们想要确认图像中是否包含人。 现在定义这个任务，将其分为任务（T）、经验（E）和性能（P）。 任务（T）：根据图像中是否包含人对图像进行分类。 经验（E）：带有是否包含人的标签的图像。 性能（P）：错误率。在所有的分类图像中，错误预测的百分比是多少。错误率越低，准确率越高。 B．为什么这个问题需要解决方案？ 这个问题更侧重于商业方面，它包括解决问题的动机和益处。 假如你是一个研究者，希望解决某个问题并发表论文，使之成为他人解决问题的基准，这可能就是你的动机。 关于你的问题其他需要确定的是，在没有安全措施的情况下，夜间在银行的自动取款机上是否有人类活动（假设所要解决的问题与自动取款机的安全有关）。 还需要定义可以使用此解决方案的场景。这是一个通用型的解决方案，还是为特定任务（ATM传感器中的检测人员）所设计的呢？解决方案的失效日期是什么时候