05 2016 档案

Gradient Boosting
摘要：Boosting方法： Boosting这其实思想相当的简单，大概是，对一份数据，建立M个模型（比如分类），一般这种模型比较简单，称为弱分类器(weak learner)每次分类都将上一次分错的数据权重提高一点再进行分类，这样最终得到的分类器在测试数据与训练数据上都可以得到比较好的成绩。 上图（图片 阅读全文
posted @ 2016-05-16 09:27 随风9 阅读(3178) 评论(0) 推荐(0)
SVM总结较好的文章
摘要：一、线性分类器： 首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线） 假如说，我们令黑色的点 = -1， 白色的点 = +1，直线f(x) = w.x + b，这儿的x、w是向量，其 阅读全文
posted @ 2016-05-16 09:18 随风9 阅读(398) 评论(0) 推荐(0)
LibSvm标签问题
摘要：今天在做SVM恶意程序检测算法研究的过程中，由于libsvm输入要求的数据格式是lable index：value，训练数据标签和特征值索引和值是确定的，顺利生成模型，然而测试集数据标签是未知的，是需要得到的分类信息，此时比较迷惑，查找相关资料。得以解答：测试集的标签随意写上，它主要是用来测试模型的 阅读全文
posted @ 2016-05-14 21:57 随风9 阅读(1547) 评论(0) 推荐(0)
Libsvm实验相关函数
摘要：（1）libsvmread主要用于读取数据 这里的数据是非matlab下的.mat数据，比如说是.txt，.data等等，这个时候需要使用libsvmread函数进行转化为matlab可识别数据，比如自带的数据是heart_scale数据，那么导入到matlab有两种方式，一种使用libsvmrea 阅读全文
posted @ 2016-05-14 21:47 随风9 阅读(1505) 评论(0) 推荐(0)
读取样本下的基本行为文件并将其处理成LibSVM需要的格式
摘要：SVM是一种很强大的的机器学习分类算法，在很多诸如文本分类，图像分类，生物序列分析和生物数据挖掘，手写字符识别等领域有很多的应用。具体理论性的东西参考博文http://www.dataguru.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=371987 看完还是似懂非懂。 最近在做 阅读全文
posted @ 2016-05-14 14:07 随风9 阅读(717) 评论(0) 推荐(0)
python 垃圾回收
摘要：一.垃圾回收机制Python中的垃圾回收是以引用计数为主，分代收集为辅。引用计数的缺陷是循环引用的问题。在Python中，如果一个对象的引用数为0，Python虚拟机就会回收这个对象的内存。 执行f1()会循环输出这样的结果，而且进程占用的内存基本不会变动 c1=ClassA()会创建一个对象，放在 阅读全文
posted @ 2016-05-02 10:20 随风9 阅读(370) 评论(0) 推荐(0)