分类数据

K-近邻算法（KNN） 0、导引 如何进行电影分类 众所周知，电影可以按照题材分类，然而题材本身是如何定义的?由谁来判定某部电影属于哪个题材?也就是说同一题材的电影具有哪些公共特征?这些都是在进行电影分类时必须要考虑的问题。没有哪个电影人会说自己制作的电影和以前的某部电影类似，但我们确实知道每部电影在风格上的确有可能会和同题材的电影相近。那么动作片具有哪些共有特征，使得动作片之间非常类似，而与爱情片存在着明显的差别呢？动作片中也会存在接吻镜头，爱情片中也会存在打斗场景，我们不能单纯依靠是否存在打斗或者亲吻来判断影片的类型。但是爱情片中的亲吻镜头更多，动作片中的打斗场景也更频繁，基于此类场景在某部电影中出现的次数可以用来进行电影分类。 本章介绍第一个机器学习算法：K-近邻算法，它非常有效而且易于掌握。 1、k-近邻算法原理 简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高(计算距离)、对异常值不敏感（单纯根据距离进行分类，会忽略特殊情况）、无数据输入假定（不会对数据预先进行判定）。 缺点：时间复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理 存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据 与所属分类的对应关系。输人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

分类问题： 其输入是输入空间 (mathcal{X} = mathbb{R}^d) 中的 (n) 个样本 (x_1, ldots, x_n) ，输出是 离散空间 (mathcal{Y}) 中的某个值。当 (mathcal{Y} = {-1,+1}) 或 ({0,1}) 时，问题是一个二元分类问题；当 (mathcal{Y} = {1, ldots, K}) 时，问题是一个多元分类问题 分类问题使用函数 (f) （即分类器）将输入 (x) 映射到类别 (y) 上，即 (y = f(x)) 近邻分类 其算法思想是，给定数据 ((x_1, y_1), ldots, (x_n, y_n)) ，构造分类器 (hat{f}(x) rightarrow y) 如下： 对于不在训练数据里的 (x​) ，令 (x_i​) 是 ((x_1, y_1), ldots, (x_n, y_n)​) 中离 (x​) “最近”的点 返回其标签 (y_i) 如何衡量 (x) 之间的距离？常见的是使用欧几里得距离，即 [ |!|u-v|!|_2 = left(sum_{i=1}^d (u_i - v_i)^2right)^{frac{1}{2}} ] 当然也可以使用其它衡量方法，例如 (ell_p) 、编辑距离（适用于字符串）或者相关距离（衡量两个向量的相关性） k近邻分类 与原始的近邻分类类似，不过是选取“最近

分类问题： 其输入是输入空间 (mathcal{X} = mathbb{R}^d) 中的 (n) 个样本 (x_1, ldots, x_n) ，输出是 离散空间 (mathcal{Y}) 中的某个值。当 (mathcal{Y} = {-1,+1}) 或 ({0,1}) 时，问题是一个二元分类问题；当 (mathcal{Y} = {1, ldots, K}) 时，问题是一个多元分类问题 分类问题使用函数 (f) （即分类器）将输入 (x) 映射到类别 (y) 上，即 (y = f(x)) 近邻分类 其算法思想是，给定数据 ((x_1, y_1), ldots, (x_n, y_n)) ，构造分类器 (hat{f}(x) rightarrow y) 如下： 对于不在训练数据里的 (x​) ，令 (x_i​) 是 ((x_1, y_1), ldots, (x_n, y_n)​) 中离 (x​) “最近”的点 返回其标签 (y_i) 如何衡量 (x) 之间的距离？常见的是使用欧几里得距离，即 [ |!|u-v|!|_2 = left(sum_{i=1}^d (u_i - v_i)^2right)^{frac{1}{2}} ] 当然也可以使用其它衡量方法，例如 (ell_p) 、编辑距离（适用于字符串）或者相关距离（衡量两个向量的相关性） k近邻分类 与原始的近邻分类类似，不过是选取“最近

建模前把数据分成： 训练集（Training data）--------------------用来训练，构建模型 验证集（Validation data）------------------用来在模型训练阶段测试模型的好坏 测试集（Testing data）---------------------等模型训练好了以后，再用测试集来评估模型的好坏 机器学习的训练方式 监督学习 ：训练带有标签的数据集 无监督学习：数据集无标签例如聚类 半监督学习：监督学习和无监督学习结合的一种学习方式。用于解决少量带标签的数据和大量没有标签的数据进行训练和分类的问题 常见应用 回归 （根据历史数据预测未来数据的走势） 分类 （图像识别 ，垃圾邮件分类，文本分类）分类基本都是带标签的监督学习 聚类 （聚类就是无标签的分类），属性相近的归为一类 回归：预测数据为连续型数值（房价） 分类：预测数据为类别型数据，并且类别已知（不是A类就是B类） 聚类：预测数据为类别型数据，但是类别未知，没有标签 来源： https://www.cnblogs.com/hanziran/p/11604592.html

1.创建搜索服务 创建module： Pom文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"> <parent> <artifactId>leyou</artifactId> <groupId>lucky.leyou.parent</groupId> <version>1.0-SNAPSHOT</version> </parent> <modelVersion>4.0.0</modelVersion> <groupId>lucky.leyou.search</groupId> <artifactId>leyou-search</artifactId> <dependencies> <!-- web --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId

Code_link: https://pan.baidu.com/s/1dshQt57196fhh67F8nqWow 本文是为既没有机器学习基础也没了解过TensorFlow的码农、序媛们准备的。如果已经了解什么是MNIST和softmax回归本文也可以再次帮助你提升理解。在阅读之前，请先确保在合适的环境中安装了TensorFlow（ windows安装请点这里 ，其他版本请官网找），适当编写文章中提到的例子能提升理解。 首先我们需要了解什么是“ MNIST ”? 每当我们学习一门新的语言时，所有的入门教程官方都会提供一个典型的例子——“Hello World”。而在机器学习中，入门的例子称之为MNIST。 MNIST是一个简单的视觉计算数据集，它是像下面这样手写的数字图片： 每张图片还额外有一个标签记录了图片上数字是几，例如上面几张图的标签就是：5、0、4、1。 本文将会展现如何训练一个模型来识别这些图片，最终实现模型对图片上的数字进行预测。 首先要明确，我们的目标并不是要训练一个能在实际应用中使用的模型，而是通过这个过程了解如何使用TensorFlow完成整个机器学习的过程。我们会从一个非常简单的模型开始——Softmax回归。 然后要明白，例子对应的源代码非常简单，所有值得关注的信息仅仅在三行代码中。然而，这对于理解TensorFlow如何工作以及机器学习的核心概念非常重要

基于深度学习的声音分类 前言 今天花了一天时间来复现哭声识别，从网上找了很多资料发现整合起来还是比较困难的。这里我做一下笔记方便后面的学习，希望对大家也有一定的帮助。 基础知识 音频与我们生活有着十分联系。 我们的大脑不断处理和理解音频数据，并为您提供有关环境的信息。 一个简单的例子就是你每天与人交谈。 这个演讲被另一个人看出来进行讨论。 即使你认为自己处于一个安静的环境中，你也会听到更微妙的声音，比如树叶的沙沙声或雨水的飞溅。 这是您与音频连接的程度。所以你能以某种方式抓住你周围的音频，做一些有建设性的事情吗？ 当然是！ 有一些设备可以帮助您捕获这些声音并以计算机可读格式表示。 这些格式是： wav（波形音频文件）格式 mp3（MPEG-1 Audio Layer 3）格式 WMA（Windows Media Audio）格式 音频处理的是目前深度学习应用做火热的方向之一，虽然我们讨论过音频数据可用于分析。 但是音频处理的潜在应用是什么？ 在这里，我将列出其中的一些： 根据音频功能索引音乐集 推荐用于广播频道的音乐 相似性搜索音频文件（又名Shazam） 语音处理和合成 - 为会话代理生成人工语音 当我们对音频数据进行采样时，我们需要更多的数据点来表示整个数据，并且采样率应该尽可能高。另一方面，如果我们在频域中表示音频数据，则需要更少的计算空间。 实战 ​ 传统的语音识别技术

分类 二分类： from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.svm import SVC import mglearn.datasets import matplotlib.pyplot as plt #forge数据集是一个二维二分类数据集 X,y=mglearn.tools.make_handcrafted_dataset() X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2, random_state=33) svm=SVC(kernel='rbf',C=10,gamma=0.1,probability=True).fit(X_train,y_train) print(svm.predict(X_test)) #输出分类概率 print(svm.predict_proba(X_test)) print(svm.score(X_test,y_test)) [0 0 1 1 1 0] [[0.91919503 0.08080497] [0.94703815 0.05296185] [0.04718756 0.95281244] [0.08991918 0.91008082] [0.18789225 0

一、k-近邻算法(kNN) 工作原理:存在一个样本数据集合(训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。 　　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,然后算法提取样本集中特征醉相思数据(最近邻)的分类标签。 　　一般来说,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，(k的来源)，通常k<=20的整数,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类。 　　一般流程:收集-准备-分析数据-训练-测试-使用算法。 1.使用Python导入数据 1 from numpy import *#科学计算包 2 import operator #运算符模块 3 4 def createDataSet(): 5 group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) 6 labels = ['A','A','B','B'] 7 return group,labels 8 9 def classify0(inX, dataSet, labels, k):#用于分类的输入向量inX，输入的训练样本集dataSet，标签向量labels，参数k用于选择最近邻居的数目 10 dataSetSize = dataSet.shape[0] 11 diffMat = tile

Python3入门机器学习 经典算法与应用（网盘免费分享） 部分课程学习资料截图： 免费课程资料领取目录: Python Flask构建微信小程序订餐系统 （网盘免费分享） Python分布式爬虫必学框架Scrapy打造搜索引擎（网盘免费分享） Python3实战Spark大数据分析及调度 （网盘免费分享） Python Flask高级编程之RESTFul API前后端分离精讲 (网盘免费分享) 链接：https://pan.baidu.com/s/1rB7h53iNOweyqWTZXQv4cg 提取码：o9el ps：免费分享，如若链接失效请加群（ 注意是免费免费免费分享 ） 私聊管理员即可免费领取；群——517432778，点击加群，或扫描二维码 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 欢迎大家来到《Python3玩转机器学习》的课堂。在这个课程中，我们将从0开始，一点一点进入机器学习的世界。本门课程对机器学习领域的学习，绝不不仅仅只是对算法的学习，还包括诸如算法的评价，方法的选择，模型的优化，参数的调整，数据的整理，等等一系列工作。准备好了吗？现在开始我们的机器学习之旅！... 1-1 什么是机器学习 试看 1-2 课程涵盖的内容和理念 试看 1-3 课程所使用的主要技术栈 试看 第2章 机器学习基础 机器学习到底是什么鬼？这一章将带领大家深入理解机器学习的世界