分类数据

一、何为决策树 决策树是监督学习算法之一，并且是一种基本的分类与回归方法；决策树也分为回归树和分类树，本文讨论的是分类树。如果了解或者学过数据结构，肯定对"树"这个概念是不陌生的，在此基础上学习掌握决策树也会更加容易，下面通过一个小例子帮助理解何为决策树。 下图所示流程图即为一个决策树，矩形代表判断模块、椭圆形则代表终止模块，表示已经得出结论可以终止程序的运行；左右箭头表示分支，可以通过它到达另一判断模块或终止模块。 这个流程图主要是假想一个择偶系统，之前网上不流行这样一句话嘛，" 阿姨我不想努力了 "，该树就以是否想继续努力为判断依据，如果你不想继续努力了，你可以选择找一个" 富婆 "；反之，你想找一个女朋友一起奋斗，这里又以女孩的性格为判断依据，如果喜欢性格温柔的，即选择" 温柔女孩 "，若喜欢性格高冷的，则选择" 酷女孩 "。 整个决策树可以看成一个 if—then 规则，即"如果判断条件，则……"，并且需要注意以下三点： 根节点到每一个子节点的路径可构成一条规则。 每条路径上中间节点的特征对应该条规则的判断条件，叶子节点的标签对应该规则的结论。 每一个实例都被有且仅有一条实例覆盖，即实例的特征与路径上的特征一致。 二、决策树的流程 收集数据:公开数据源或爬虫等方式。 准备数据:树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化。 分析数据:可以使用任何方法

前文简介 上一篇文章中主要介绍了以下几方面： 决策树的简介 决策树的流程 熵的定义及如何计算熵 信息增益的定义及如何计算信息增益 依据信息增益划分数据集 本文以一个新的数据集(隐形眼镜数据集)为基础实现构建决策树、决策树的保存与加载、利用决策树分类、决策树的可视化，前文的知识不在过多概述，着重介绍这四个方面。 先大致了解一下数据集： 这份数据源至UCI数据库，其共有4个特征分别为 age (年龄)、 prescript (症状)、 astigmatic (闪光)、 tearRate (泪液产生率)以及一个分类标签 class ，该分类包含硬材质、软材质和不应配带三种。 为了方便处理，对样本做以下处理： age：young—>0、pre—>1、presbyopic—>2 prescript：myope—>0、hyper—>1 astigmatic：no—>0、yes—>1 tearRate：reduced—>0、normal—>1 四、决策树的构建 在构造决策树之前，先回顾一下前几个子模块的工作原理：先获取原始数据集，然后基于最优特征划分数据集，当数据集特征大于两个时，第一次划分之后，数据将被向下传递至树的下一个节点，在这个节点上，在此划分数据，此过程是利用递归原理处理数据集。 什么时候划分结束呢？当程序遍历完所有划分数据集的属性，或者每个分支下所有实例分类一致时代表划分数据集结束。

1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数据训练模型。即根据训练样本集，计算词项出现的概率P(xi|y)，后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测试模型：用测试数据集评估模型预测的正确率。 混淆矩阵 准确率、精确率、召回率、F值 7. 预测一封新邮件的类别。 8. 考虑如何进行中文的文本分类（期末作业之一）。 要点： 理解朴素贝叶斯算法 理解机器学习算法建模过程 理解文本常用处理流程 理解模型评估方法 #垃圾邮件分类# import csv import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer text = '''As per your request 'Melle Melle (Oru Minnaminunginte Nurungu Vettam)' has been set as your callertune for all Callers. Press *9 to copy your friends Callertune''' #预处理# def preprocessing(text): #分词#

K邻近算法（kNeighbrClassifier/KNN）：原理为 欧几里得距离+最近+投票(权重)+概率 　　 根据距离的远近进行分类 　　欧几里得距离：多维空间中各点之间的距离 　　　 　　缺点： 时间复杂度和空间 复杂度较大 　　 注 意：当训练样本数据少的时候，样本比例一定要相同 　　KNN算法分类电影 import numpy import pandas #导入Excel文件 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier #机器学习算法库，没有深度学习算法 movie=pandas.read_excel(r"D:\Python\代码\Machine-Learn\1-KNN\data\movie.xlsx",sheet_name=0) movie 电影名称 武打镜头 接吻镜头 分类情况 0 大话西游 36 1 动作片 1 杀破狼 43 2 动作片 2 前任3 0 10 爱情片 3 战狼2 59 1 动作片 4 泰坦尼克号 1 15 爱情片 5 新余心愿 2 19 爱情片 movie=pandas.read_excel(r"D:\Python\代码\Machine-Learn\1-KNN\data\movie.xlsx",sheet_name=0) x=movie[["武打镜头","接吻镜头"]]

本书涉及面较广，但是白话较多，没有太多的干货。寸之深，亩只阔，适合作为科普读物快速阅读。 文章目录 Ⅰ 基础知识 1 开启网络安全态势感知的旅程 2 大数据平台和技术 2.1 大数据基础 2.1.1 大数据关键技术 2.1.2 大数据计算模式 2.2 大数据主流平台框架 2.2.1 Hadoop 2.2.2 Spark 2.2.3 Storm 2.3 网络安全态势感知架构 2.4 大数据采集与预处理技术 2.5 大数据存储与管理技术 2.6 大数据处理与分析技术 2.7 大数据可视化技术 Ⅱ 态势提取 3 网络安全数据范围 3.1 完整内容数据 3.2 提取内容数据 3.3 会话数据 3.4 统计数据 3.5 元数据 3.6 日志数据 3.7 告警数据 4 网络安全数据采集 4.1 制定数据采集计划 4.2 主动式采集 4.3 被动式采集 4.4 数据采集工具 4.5 采集点部署 5 网络安全数据预处理 5.1 数据清洗 5.2 数据集成 5.3 数据归约 5.4 数据变换 5.5 数据融合 Ⅲ 态势提取 6 网络安全检测与分析 6.1 入侵检测 6.1.1 IDS分类 6.1.2 入侵检测的分析方法 6.2 入侵防御 6.2.1 IPS分类 6.3 入侵容忍 6.4 安全分析 6.4.1 安全分析流程 6.4.2 数据包分析 6.4.3 计算机/网络取证 6.4.4 恶意软件分析

本篇博客主要详细介绍朴素贝叶斯模型。首先贝叶斯分类器是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类器。而朴素贝叶斯分类器是贝叶斯分类器中最简单，也是最常见的一种分类方法。并且，朴素贝叶斯算法仍然是流行的十大挖掘算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提(这个假设在实际应用中往往是不成立的)，就会导致算法精度在某种程度上受影响。 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是经典的机器学习算法之一。最为广泛的两种分类模型是决策树(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM）。和决策树模型相比，朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes Classifier 或 NBC)发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 历史背景解读： 18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes，1702～1761)提出过一种看似显而易见的观点：

作者：Scofield 链接：https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的。一个都没。就不能不抄来抄去吗？ 我打算搞一个这样的版本，无门槛理解的。 ——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了，虽然历时有点久，现在put上来。评论里的同学也等不及了时不时催我，所以不敢怠慢啊…… 总结的还算比较体系化，蛮长的，请读者慢慢看，肯定有收获的。 (好痛苦，这么多公式都要在知乎上重输；是在MD上写的，在知乎上没想到格式这么难看……) ——20180129 概率图模型学习笔记：HMM、MEMM、CRF 一、Preface 二、Prerequisite 2.1 概率图 2.1.1 概览 2.1.2 有向图 vs. 无向图 2.1.3 马尔科夫假设&马尔科夫性 2.2 判别式模型 vs. 生成式模型 2.3 序列建模 三、HMM 3.1 理解HMM 3.2 模型运行过程 3.2.1 学习过程 3.2.2 序列标注（解码）过程 3.2.3 序列概率过程 四、MEMM 4.1 理解MEMM 4.2 模型运行过程 4.2.1 学习过程 4.2.2 序列标注（解码）过程 4.2.3

本篇博客主要介绍机器学习中的决策树模型。决策树算法在机器学习中算是很经典的一个算法系列。它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时也特别适合集成学习比如随机森林。决策树模型是一类算法的集合，在数据挖掘十大算法中，具体的决策树算法占有两席位置，即C4.5和CART算法。 决策树分类的思想类似于找对象。现想象一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友，于是有了下面的对话： 女儿：多大年纪了？ 母亲：26。 女儿：长的帅不帅？ 母亲：挺帅的。女儿：收入高不？ 母亲：不算很高，中等情况。 女儿：是公务员不？ 母亲：是，在税务局上班呢。 女儿：那好，我去见见。 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策。相当于通过年龄、长相、收入和是否公务员对将男人分为两个类别：见和不见。假设这个女孩对男人的要求是：30岁以下、长相中等以上并且是高收入者或中等以上收入的公务员，那么这个可以用下图表示女孩的决策逻辑：　 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子节点，将叶子节点存放的类别作为决策结果。 决策树是在已知各种情况发生概率((各个样本数据出现中

Python实现鸢尾花数据集分类问题——基于skearn的SVM 代码如下： 1 # !/usr/bin/env python 2 # encoding: utf-8 3 __author__ = 'Xiaolin Shen' 4 from sklearn import svm 5 import numpy as np 6 from sklearn import model_selection 7 import matplotlib.pyplot as plt 8 import matplotlib as mpl 9 from matplotlib import colors 10 11 12 13 # 当使用numpy中的loadtxt函数导入该数据集时，假设数据类型dtype为浮点型，但是很明显数据集的第五列的数据类型是字符串并不是浮点型。 14 # 因此需要额外做一个工作，即通过loadtxt()函数中的converters参数将第五列通过转换函数映射成浮点类型的数据。 15 # 首先，我们要写出一个转换函数： 16 # 定义一个函数，将不同类别标签与数字相对应 17 def iris_type(s): 18 class_label={b'Iris-setosa':0,b'Iris-versicolor':1,b'Iris-virginica':2} 19 return

1.SVM简介 　　SVM方法建立在统计学VC维和结构风险最小化原则上，既可以用于分类（二/多分类）、也可用于回归和异常值检测。SVM具有良好的鲁棒性，对未知数据拥有很强的泛化能力，特别是在数据量较少的情况下，相较其他传统机器学习算法具有更优的性能。　 　　使用SVM作为模型时，通常采用如下流程： 对样本数据进行归一化 应用核函数对样本进行映射（最常采用和核函数是RBF和Linear，在样本线性可分时，Linear效果要比RBF好） 用cross-validation和grid-search对超参数进行优选 用最优参数训练得到模型 测试 　　sklearn中支持向量分类主要有三种方法：SVC、NuSVC、LinearSVC，扩展为三个支持向量回归方法：SVR、NuSVR、LinearSVR。 　　SVC和NuSVC方法基本一致，唯一区别就是损失函数的度量方式不同（NuSVC中的nu参数和SVC中的C参数）；LinearSVC是实现线性核函数的支持向量分类，没有kernel参数，也缺少一些方法的属性，如support_等。 2. 参数 SVC 　class sklearn.svm. SVC ( C=1.0 , kernel='rbf' , degree=3 , gamma='auto' , coef0=0.0 , shrinking=True , probability=False