iris

一、集成学习 集成学习就是合并多个分类器的预测。一般会在一个项目快结束的时候使用集成算法，一旦建立了一些好的分类器，就可以使用集成把它们合并成一个更好的分类器。 著名的集成方法：投票分类、bogging、pasting、boosting、stacking、和一些其它算法。 1.1 投票分类（少数服从多数） 令人惊奇的是这种投票分类器得出的结果经常会比集成中最好的一个分类器结果更好。 事实上，即使每一个分类器都是一个弱学习器（意味着它们也就比瞎猜好点），集成后仍然是一个强学习器（高准确率），只要有足够数量的弱学习者，他们就足够多样化。 如果每一个分类器都在同一个数据集上训练，会导致犯同一种类型的错误。相比较而言，每个分类器在不同的数据集上训练，集成后的结果会更好。 下面使用moons数据集，训练三个分类器，使用集成算法。 from sklearn.datasets import make_moons from sklearn.model_selection import train_test_split moons = make_moons(noise=0.3, random_state= 0) X, y = moons X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.4, random

机器学习 针对经验 E 和一系列任务 T 和一定表现的衡量 P ，如果随着经验 E 的积累，针对定义好的任务 T 可以提高其表现 P ，则说明机器有学习能力 S klearn 库 基本使用 包含了所有机器学习算法 ——> 分类 回归 非监督分类 数据降维 数据预处理 1. 构建机器学习模型 A． 逻辑回归 B． 支持向量机 C． 决策树 D． 神经网络 在给定的数据上做解决分类的问题 导入样本数据 代码： from sklearn import datasets wine = datasets.load_wine() print(wine) 补充： y 是样本的标签！每个分类的个数是类似的，所以不会存在不平衡的问题！ 通过 numpy 包的 shape() 方法输入 data 和 target 的大小： 代码： import numpy as np print(np.shape(x),np.shape(y)) 其中， (178,13)---- 代表 178*13 的矩阵【意思是 178 个样本，每个样本有 13 个特征（或 13 个特征矩阵）】 (178,) ----- 代表长度是 178 的一个一维向量 把数据分成训练数据和测试数据 ----- 搭建模型后用一种机制评估模型 代码： from sklearn.model_selection import train_test

一、数据的标准化、归一化、正则化 1、标准化 　　将数据转化为均值为0方差为1的数据，即标准正态分布。标准化可以规范数据，但不适用于稀疏数据，因为会破坏其数据结果。标准化的过程为两步：去均值的中心化（均值变为0）；方差的规模化（方差变为1）。即每一列减去该列的均值再除以该列的方差。 　　在分类、聚类算法中，需要使用距离来度量相似性的时候、或者使用PCA技术进行降维的时候，StandardScaler表现更好。 对应函数： 　　sklearn.preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True) x：需要标准化标准化的数据。 axis：需要标准化的方向，0为列，1为行。 with_mean：是否去均值的中心化，默认为True。 with_std：是否方差规模化，默认为True。 copy：是否要copy数据。 代码示例： 　　 import numpy as np from sklearn.preprocessing import scale a =np.random.normal(4,5,[5,2]) # 创造数据 a_s=scale(a) # 标准化 print ( ' a:\n ' ,a) print ( ' \na_s:\n ' ,a_s) print ( ' \na_s的均值: '

　　之前总结过关于PCA的知识： 深入学习主成分分析（PCA）算法原理 。这里打算再写一篇笔记，总结一下如何使用scikit-learn工具来进行PCA降维。 　　在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下，再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维，还可以消除特征之间的相关性，并发现一些潜在的特征变量。 　　降维算法由很多，比如PCA ，ICA，SOM，MDS， ISOMAP，LLE等，在此不一一列举。PCA是一种无监督降维算法，它是最常用的降维算法之一，可以很好的解决因变量太多而复杂性，计算量增大的弊端。 一，PCA 的目的 　　PCA算法是一种在尽可能减少信息损失的前提下，找到某种方式降低数据的维度的方法。PCA通常用于高维数据集的探索与可视化，还可以用于数据压缩，数据预处理。 　　通常来说，我们期望得到的结果，是把原始数据的特征空间（n个d维样本）投影到一个小一点的子空间里去，并尽可能表达的很好（就是损失信息最少）。常见的应用在于模式识别中，我们可以通过减少特征空间的维度，抽取子空间的数据来最好的表达我们的数据，从而减少参数估计的误差。注意，主成分分析通常会得到协方差矩阵和相关矩阵

每天进步一点点，关注&置顶“ 我爱计算机视觉 ” CV君：本文作者为百度 PaddlePaddle 组技术布道师Charlotte77，内容全是实战经验的精炼总结，强烈推荐大家收藏。 除了列出来的内容，各位读者有什么独门秘籍也欢迎文末留言分享！截止到明晚23点（7月22日），留言被点赞最多的深度学习绝招，联系CV君（文末扫码）发50元红包！ 昨天看到几篇不同的文章写关于机器学习的to do & not to do，有些观点赞同，有些不赞同，是现在算法岗位这么热门，已经不像几年前一样，可能跑过一些项目、懂点原理就可以了，现在对大家的要求更高，尤其工程能力更不可缺少，只跑过一些iris鸢尾花分类、啤酒与尿布、猫狗分类等的同学需要再提高提高，因为竞争太激烈了， 我在这里结合我自己的经验 总结一下 吧～ To Do 做项目时，边搜集数据可以边用已经搜集好的 少部分数据跑模型 。不用等到所有数据都搜集好了再跑。 不知道什么算法合适，可以直接把所有的算法都跑一遍，看效果再选择，多跑几个应用场景你就知道什么算法适合什么场景，什么数据对不同的算法会有什么影响了。 不知道什么参数是最佳参数，可以用random search或者grid search自动搜索最佳参数组合，有经验以后对于每个参数的大概范围心里会有个数。 一定要练习工程能力，只会调参的demo侠现在很难找到工作啦。 模型复现和刷题

1. 项目背景 Iris Diagnostics( 纽约证券交易所 Beckman Coulter 分部 :BEC) 是加州一家医疗诊断制造商，公司希望将一个基于 rfid 防伪管理系统集成到其 iQ200 自动尿液分析系统中，为了确保只有经过认证的试剂薄片，提供生产设备 RFID 读写器与标签等一起应用。下面主要讲述医疗设备射频识别 IrisDiagnostics 如何使用 RFID 进行身份验证，即应用于 RFID 医疗试剂防伪管理系统解决方案。 公司称开发一个基于 RFID 医疗试剂防伪管理系统，以防止假冒试剂。如果在虹膜尿液分析 RFID 医疗试剂防伪管理系统中引入假试剂，可能会给该公司带来严重的安全和财务问题。如果使用假试剂，虹膜诊断学将无法验证尿液分析测试结果的有效性。 这可能对患者构成严重威胁，因为它可能导致基于错误测试结果的误诊。因此，要求患者再次去医院，重新进行检查。为了避免假冒试剂对公司造成潜在的财务和声誉影响， Iris 主动联系 JADAK ，以确定基于 RFID 医疗试剂防伪管理系统解决方案，规范医疗管理。 2.RFID 技术 基于 RFID 医疗试剂防伪管理系统， Iris Diagnostics 的 iQ200 自动尿液分析系统通过塑料管将测量到的试剂薄片吸入主分析机。在机器旁边的车厢里放着一堆薄板瓶。当所有的薄片都从一个瓶子里抽出来时

作者 | Peter 来源 | Python编程时光 今天给大家推荐一个可视化神器 - Plotly_express ，上手非常的简单，基本所有的图都只要一行代码就能绘出一张非常酷炫的可视化图。 以下是这个神器的详细使用方法，文中附含大量的 GIF 动图示例图。 环境准备 本文的是在如下环境下测试完成的。 Python3.7 Jupyter notebook Pandas1.1.3 Plotly_express0.4.1 其中 Plotly_express0.4.1 是本文的主角，安装它非常简单，只需要使用 pip install 就可以。 $ python3 -m pip install plotly_express 工具概述 在说 plotly_express之前，我们先了解下plotly。Plotly是新一代的可视化神器，由TopQ量化团队开源。虽然Ploltly功能非常之强大，但是一直没有得到重视，主要原因还是其设置过于繁琐。因此，Plotly推出了其简化接口：Plotly_express，下文中统一简称为px。 px是对Plotly.py的一种高级封装，其内置了很多实用且现代的绘图模板，用户只需要调用简单的API函数即可实用，从而快速绘制出漂亮且动态的可视化图表。 px是完全免费的，用户可以任意使用它。最重要的是，px和plotly生态系统的其他部分是完全兼容的

我们，是您值得信赖的长期伙伴 数鹏通（LinkCM）科技 招聘 关于我们 ● 全国领先信息化系统解决方案提供商。 ● 专注 气象环保、应急管理、水利企业领域 ， 业务覆盖广州、北京、石家庄、西安、南京、合肥、昆明、深圳、海口等地区。 ● 核心团队来自世 界500强 ， 入职培训 ， 一对一导师 ● 团队年轻有活力，诚邀您与我们一起成长、向前、向上！ 招聘岗位 气象算法工程师： （ 2人 ，base南京/广州) 岗位职责 1.完成水文/气象行业解决方案中的算法需求分析、设计和搭建； 2.负责公司地球科学算法平台设计、开发和运行管理； 3.配合公司完成气象/水文领域科研项目申报、知识产权和专利的申请。 岗位要求 1. 气象/水文等相关专业，硕士研究生及以上学历； 2. 两年以上气象/水文领域政府部门、院校、科研机构的算法工作经验，熟悉气象/水利/环保领域业务； 3. 熟悉GrADS、MATLAB、NCL中至少一种数据可视化分析工具； 4. 熟练使用Fortran、Python或Java进行数据分析、建模； 5. 具有良好的沟通和团队协作能力，有能力独立完成创新研究项目； 6. 工作积极，有高度的责任心； 7. 具备良好的文档编写和演讲表达能力。 8. 以下为加分项： 1）熟悉FY卫星、葵花8卫星、双偏振雷达、IRIS雷达等的解释应用； 2）熟练使用WRF模式或其他气象数值模式；

使用scikit-learning 实现机器学习分类算法 分类算法的选择 没有免费的午餐理论：没有任何一种分类器可以在所有可能的应用场景下都有良好的表现。 实践证明，只有比较了多种学习算法的性能，才能为特定问题挑选出最合适的模型。这些模型针对不同数量的特征或样本、数据集中噪声的数量，以及类别是否线性可分等问题时，表现各不相同。 总而言之，分类器的性能、计算能力和预测能力，在很大程度上都依赖于用于模型训练的相关数据。训练机器学习算法所涉及的五个主要步骤可概述如下： 1.特征的选择 2.确定性能评价标准 3.选择分类器及其优化算法 4.对模型性能的评估 5.算法的调优 初涉scikit-learn的使用 使用scikit-learn训练感知器 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import Perceptron from sklearn.metrics import accuracy_score iris =

一.数据产生 1 from sklearn.datasets import make_classification, make_blobs 2 from matplotlib.colors import ListedColormap 3 from sklearn.datasets import load_breast_cancer 4 from adspy_shared_utilities import load_crime_dataset 5 6 cmap_bold = ListedColormap([ ' #FFFF00 ' , ' #00FF00 ' , ' #0000FF ' , ' #000000 ' ]) 7 8 # make_regression:随机产生回归模型的数据 9 # 参数：n_samples : 数据个数 10 # n_features:数据中变量个数 11 # n_informative:有关变量个数 12 # bias:线性模型中的偏差项 13 # noise:高斯分布的标准差 14 # random_state:随机数的种子生成器 15 16 # 简单(一个参数)的回归数据 17 from sklearn.datasets import make_regression 18 plt.figure() 19 plt.title( ' Sample