分类数据

Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation https://github.com/charlesq34/pointnet PointNet 摘要(Abstract) 点云是一种非常重要的几何数据结构类型。因为它的格式不规则，许多的研究人员通常会将点云数据转换为规则的3D体素网格或者图像集合。然而，这会造成大量的不必要的数据，并且很容易带来问题。在本文中，我们设计了一个直接以点云为输入的神经网络模型，这一模型很好的遵循了输入点的排列不变性。我们的网络模型叫做PointNet，它提供了一种从目标分类、零件分割到场景语义分析的通用模型结构。虽然它很简单，但PointNet非常高效而且有效。从经验上讲，它的效果甚至超过了目前最先进的水平。我们从理论上分析了PointNet学到了什么和为什么PointNet在输入有所干扰和损坏时有很强的鲁棒性。 1.引言(Introduction) 在本文中，我们探讨了能够处理点云或者网格等3D几何数据的深度学习结构。通常，为了实现权重共享和内核优化，卷积结构对输入数据的格式有非常高的要求。由于点云或网格的格式不规则，大多数研究人员通常在将这些数据输入到深度网络之前，会将其转换为规则的3D体素网格或图像集合（如视图）。然而，这种数据表示转换会导致大量不必要的数据

　　 决策树 是一种基本的分类与回归方法。决策树模型呈树形结构，可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时，对新的数据，利用决策树模型进行分类。决策树学习通常包括3个步骤： 特征选择 、 决策树的生成 和 决策树的修剪 。 　　 定义（决策树）： 决策树由结点（node）和 有向边（directed edge）组成。结点有两种类型：内部结点（internal node）和叶节点（leaf node）。内部结点表示一个特征或属性，叶节点表示一个类。 　　决策树的路径或其对应的if-then规则集合具有一个重要的性质：互斥并且完备。这就是说，每一个实例都被一条路径或一条规则所覆盖，而且只被一条路径或一条规则所覆盖。 　　决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。决策树学习算法包括 特征选择 、 决策树生成 与 决策树的剪枝 过程。决策树学习常用的算法有 ID3 、 C4.5 与 CART 。 　　 特征选择 　　 通常特征选择的准则是 信息增益 或 信息增益比 。 　　 特征增益 　　在信息论与概率统计中，熵（entropy）是表示随机变量不确定性的度量

分类信息网站如何增加搜索引收录 网站运营 网站 站长 经验心得 第1张 互联网发展至今，分类信息仍然是网民重要的需求之一，伴随着“互联网+”的发展，分类信息的重要性越发突出，虽然互联网的流量被各类型的平台所瓜分，但通过搜索引获取分类信息仍然是网民重要的渠道之一，这就为我们运营分类信息的站长带来巨大的机遇。 分类信息想依靠搜索引擎获取大量流量，前提是必须有海量的数据，越多越好，数据多，才有可能被收录，从而获得大量的流量，下面就介绍4种常见的利用搜索引擎推广分类信息方法。 一、人为创造分类信息长尾关键词 分类信息的长尾关键词非常多，也是互联网最丰富的关键字资源，通常是“地区+分类+属性”的结合，具体的分类数量没有统计过，但是参考58同城便可以发现，再结合统计学，不难理解，有无数个关键词资源供大家组合。 在此提醒，虽然创造了大量的关键词，但是千万不可以标题党，信息内容一定要能称得起你的整个页面，这就需要你想尽办法为这个页面提供真实有效的内容数据，切莫造假，对用户和搜索引都不好。 二、利用论坛吸引分类信息长尾词以外的关键词 当前互联网法律执行越来越严格和细化，运营论坛需要专项备案，但是还没有到达全面禁止的程度，所以搭建论坛目前来说还是可行的，在这里说明的是，搭建论坛的目的不是针对用户，因为论坛已经落寞了，所以目的只有一个，给搜索引擎看的，通过论坛可以做大量的属地属性的长尾词，以北京为例

SQL语言的分类 SQL语言共分为四大类：数据查询语言DQL，数据操纵语言DML， 数据定义语言DDL，数据控制语言DCL。 1 数据查询语言DQL Q = Query 数据查询语言DQL用于检索数据库 基本结构是由SELECT子句，FROM子句，WHERE子句组成的查询块： SELECT <字段名表> FROM <表或视图名> WHERE <查询条件> 2 数据操纵语言DML M = M anipulation 数据操纵语言DML用于改变数据库数据 主要有三种形式： 1) 插入：INSERT 2) 更新：UPDATE 3) 删除：DELETE 3 事务控制语言TCL C = Control 事务控制语言TCL用于维护数据的一致性 包含三条语句： 1）COMMIT; 2）ROLLBACK; 3）SAVEPOINT; 4 数据定义语言DDL D = Definition 数据定义语言DDL用于建立，修改，删除数据库中的各种对象-----表、视图、 索引、同义词、聚簇等如： CREATE TABLE/VIEW/INDEX/SYN/CLUSTER | | | | | 表 视图 索引 同义词 簇 5 数据控制语言DCL（自动提交事务） 数据控制语言DCL用来授予或回收访问数据库的某种特权，并控制 数据库操纵事务发生的时间及效果，对数据库实行监视等。 包含两条命令： 1) GRANT：授权。

1 概述 SQL是一种用于数据库访问的非过程化语言，用户通过 SQL 描述其目标，之后 SQL 语言编译器自动地生成执行过程，控制数据库执行用户所期望的操作。本文大致介绍oracle中涉及到的一些语句。 2 分类 2.1 数据操作语言语句 数据操作语言[Data manipulation language，DML]语句的作用是查询或操作已有方案对象内的数据。具体可以参考下表。 关键词 作用 SELECT 从一个或多个表或视图中查询数据； fetch 获取操作，是可滚动的[scrollable]（见“可滚动游标”） INSERT 向表或视图中加入新数据行 UPDATE 修改表或视图中已有数据行的列值 MERGE 根据判断条件为表及视图插入或更新数据行 DELETE 从表或视图中删除数据行 EXPLAIN PLAN 查询 SQL 语句的执行计划[execution plan] LOCK TABLE 对表或视图加锁[lock]，临时地限制其他用户访问此对象 DML 语句是使用频率最高的 SQL 语句。 2.2 数据定义语言语句 数据定义语言[Data definition language，DDL]语句的作用是定义或修改方案对象[schema object]的结构，以及移除方案对象。具体可以参考下表。 关键词 作用 CREATE，ALTER，DROP 创建，修改

　 　Dynamic Label Propagation for Semi-supervised Multi-class Multi-label Classification ICCV 2013 　　在基于Graph的半监督学习方法中，分类的精度高度依赖于可用的有标签数据 和 相似性度量的精度。此处，本文提出一种半监督的 multi-class and multi-label 分类机制，Dynamic Label Propagation（DLP），是在一个动态的过程中传递，执行 transductive learning。现有的半监督方法一般都很难处理多标签/多分类问题，因为缺乏考虑标签的关系；本文所提出的方法重点强调动态度量和标签信息的融合。 　　 　　 监督的度量学习方法 经常学习马氏距离（Mahalanobis distance），努力缩小相同标签之间的距离，与此同时，尽可能保持或者拉大不同标签图像的距离。 基于Graph的监督学习框架 利用少量的有标签信息去挖掘大量的无标签数据的信息。 Label Propagation 具体的认为在一个Graph中通过信息传递，有较大相似性的由边链接的点趋于拥有相同的标签。另外一种类型的办监督学习方法， 协同训练（Co-training） ，利用多视角特征来相互帮助，拉进无标签数据来重新训练并且增强分类器（by pulling out

原 十、如何选择神经网络的超参数 2017年08月18日 10:33:06 独孤呆博 阅读数 21041 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接： https://blog.csdn.net/dugudaibo/article/details/77366245 本博客主要内容为图书 《神经网络与深度学习》 和National Taiwan University (NTU)林轩田老师的 《Machine Learning》 的学习笔记，因此在全文中对它们多次引用。初出茅庐，学艺不精，有不足之处还望大家不吝赐教。   在之前的部分，采用梯度下降或者随机梯度下降等方法优化神经网络时，其中许多的超参数都已经给定了某一个值，在这一节中将讨论如何选择神经网络的超参数。 1. 神经网络的超参数分类   神经网路中的超参数主要包括1. 学习率 η ，2. 正则化参数 λ ，3. 神经网络的层数 L ，4. 每一个隐层中神经元的个数 j ，5. 学习的回合数 E p o c h ，6. 小批量数据 m i n i b a t c h 的大小，7. 输出神经元的编码方式，8. 代价函数的选择，9. 权重初始化的方法，10. 神经元激活函数的种类，11.参加训练模型数据的规模 这十一类超参数。  

参考： Python3《机器学习实战》学习笔记（十）：提升分类器性能利器-AdaBoost - Jack-Cui 一、概述 元算法 ，或者说 集成方法 是对其他算法进行组合的一种方式。 接下来我们将集中关注一个称作 AdaBoost 的最流行的元算法。 使用 集成方法 时会有多种形式：可以是 不同算法 的集成，也可以是 同一算法在不同设置下 的集成，还可以是 数据集不同部分分配给不同分类器 之后的集成。 优缺点 优点： 泛化错误率低 ， 易编码 ，可以应用在大部分分类器上， 无参数调整 。 缺点： 对离群点敏感 。 适用数据类型： 数值型 和 标称型 数据。 AdaBoost的一般流程 收集数据：可以使用任意方法。 准备数据：依赖于所使用的 弱分类器类型 ，我们使用的是 单层决策树 ，这种分类器可以处理任何数据类型。作为弱分类器，简单分类器的效果更好。 分析数据：可以使用任意方法。 训练算法：AdaBoost的大部分时间都用在训练上，分类器将多次在同一数据集上训练弱分类器。 测试算法：计算分类的错误率。 使用算法：同SVM一样，AdaBoost预测两个类别中的一个。如果想把它应用到多个类别的场合，那么就要像多类SVM中的做法一样对AdaBoost进行修改。 二、相关原理 1.bagging与boosting 自举汇聚法 （bootstrap aggregating），也称为

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监督学习： 监督学习就是分类，把人们已经处理好的训练样本（即已知数据和对应输出）给计算机，计算机通过规律训练出一个最佳模型，再用这个模型对输入的数据进行分类，得出对应的输出。 从而使计算机具有对未知数据进行分类的功能。 特点：目标明确 需要带标签的训练样本 分类效果很容易评估 非监督学习： 非监督学习没有训练样本，人们把数据输入到计算机，计算机直接对数据进行建模，不用知道类别是什么，只是把相似度高的东西归到一个类。 特点：没有明确目标 不需要带标签的数据 分类效果难以评估 来源： https://www.cnblogs.com/xfbestgood/p/12040398.html