随笔分类 -  ML-learning

机器学习(py)
机器学习------召回率，精确率等二分类评价方法
摘要：sklearn metrics 1 TP,FP,TN,FN 2 precision_recall_function array([ 0.87247112, 0.99350892, 0.98708475, 1.15238961, 0.9951879 , 1.0033453 , 0.96807227, 阅读全文
posted @ 2018-11-11 15:55 天波-风客 阅读(739) 评论(0) 推荐(0)
LocalOutlierFactor算法回归数据预处理
摘要：sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor¶ class sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor(n_neighbors=20, algorithm=’auto’, leaf_size=30, metric=’minkowski’, p 阅读全文
posted @ 2018-11-10 18:33 天波-风客 阅读(1861) 评论(0) 推荐(0)
【转载】XGBoost调参
摘要：General Parameters: Guide the overall functioning Booster Parameters: Guide the individual booster (tree/regression) at each step Learning Task Parame 阅读全文
posted @ 2018-11-09 15:38 天波-风客 阅读(432) 评论(0) 推荐(0)
[转载]Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法
摘要：[转载]原文地址：http://dataunion.org/14072.html 特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维， 阅读全文
posted @ 2018-11-03 10:58 天波-风客 阅读(269) 评论(0) 推荐(0)
批归一化
摘要：Lab: Batchnormalization Layer What is a batchnormalization layer? It is a layer that normalize the output before the activation layer. "The original p 阅读全文
posted @ 2018-10-29 20:59 天波-风客 阅读(824) 评论(0) 推荐(0)
Kmeans
摘要：author:yangjing date:2018 10 24 KMeans 1.Process: The algorithm alternates between two steps:1)assigning each data point to the closet cluter center,2 阅读全文
posted @ 2018-10-24 16:38 天波-风客 阅读(290) 评论(0) 推荐(0)
GBDT,随机森林
摘要：author:yangjing time:2018 10 22 Gradient boosting decision tree 1.main diea The main idea behind GBDT is to combine many simple models(also known as w 阅读全文
posted @ 2018-10-22 19:36 天波-风客 阅读(282) 评论(0) 推荐(0)
图像分割
摘要：图像分割理论简介 图像分割是机器学习的重要组成部分，无论是前期feed给深度学习模型，还是作为后期在行人检测、医学领域的图像精确分割等都具有重要意义。图像分割的理论前提在于图像所构成矩阵在图像内不同物体间边缘的梯度骤变，如同物体的像素如同水流，再与不同物体像素汇合时颜色的差别就会形成边界。基于Ope 阅读全文
posted @ 2018-10-03 23:04 天波-风客 阅读(850) 评论(0) 推荐(0)
人脸识别-特征提取
摘要：1.数据加载 2.train 3.extract components 阅读全文
posted @ 2018-01-16 00:08 天波-风客 阅读(1262) 评论(0) 推荐(0)
scikit-learn---PCA(Principle Component Analysis)---KNN(image classifier)
摘要：摘要：PCA为非监督分类方法，常用于数据降维、为监督分类数据预处理，本例采用PCA对人脸特征提取先做降维处理，然后使用KNN算法对图片进行分类 1.PCA简介 设法将原来变量重新组合成一组新的互相无关的几个综合变量，同时根据实际需要从中可以取出几个较少的综合变量尽可能多地反映原来变量的信息的统计方法 阅读全文
posted @ 2018-01-05 14:33 天波-风客 阅读(363) 评论(0) 推荐(0)