分类数据

目录 定义 分类与聚类 分类过程 方法 定义 分类算法的本意就是对我们的数据分进行分类。把它们分到已知的每一个类别。就像一个篮子里面有很多橙子和苹果，机器会通过我们训练出来的模型，对篮子里的水果进行分类。比如：红色 = 苹果，橙色 = 橙子。若要让机器直到这种规则，我们就需要一定量的带标签的“红/橙”标签的数据。然后让模型学习，噢，原来是这种分类规则。 所以分类算法往往需要“带标签”的数据。它是一个监督学习的过程。目标数据都有哪些特征以及这些特征对应什么标签都必须是已知的。然后模型会遍历每一笔数据，最终得到我们我们所认为的规则。所以分类算法往往拥有更精确的计算结果。只是数据的局限性更高，若无法满足的话，我们则需要考虑聚类分析。 分类与聚类 这里的对比其实是复制我的另外一篇文章。（ 【聚类算法】什么是聚类 ） 对比项 分类 聚类 基础 将数据分类为众多已定义的确定类之一 此函数将数据映射到多个集群中的一个集群，其中数据项的排列依赖于它们之间的相似性。 类型 监督学习 非监督学习 训练集 需要 不需要 分类过程 数据准备 - 准备你要分类的数据。这些数据必须要带标签的 数据分类 - 把数据划分成训练集和测试集。这里有很多种划分规则。（后续我就训练集与测试集的划分分享一篇文章，敬请期待） 训练模型 - 把训练集数据传进模型当中，让模型直到我们需要的规则。 测试模型 -

适逢双十一，买了一本名为《深入浅出Python机器学习》的书，作者生动描述机器学习的原理，爱了！ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 一、基础必需的库 （一）、numpy——基础科学计算库 import numpy #基础科学计算库 i = numpy . array ( [ [ 1 , 2 , 3 ] , [ 4 , 5 , 6 ] ] ) #为i赋值一个数组 print ( "i:\n{}" . format ( i ) ) #输出数组i （二）、scipy——科学计算工具集 import numpy as np from scipy import sparse matrix = np . eye ( 3 ) #创建一个3阶对角阵 sparse_matrix = sparse . csr_matrix ( matrix ) #把np数组转化成CSR格式的Scipy稀疏矩阵（sparse matrix） #sparse函数只会存储非0元素 print ( "对角矩阵：\n {}" . format ( matrix ) ) #打印数组 print ( "\n sparse matrix：\n{}" . format ( sparse_matrix ) ) #上下两矩阵进行对比 （三）、pandas——数据分析 #导入数据分析工具 import pandas data = { "Name" : [

论文地址： Unsupervised Feature Learning via Non-Parametric Instance Discrimination github代码: NCE代码 摘要: 在有标签数据上训练的神经网络分类器能够很好的捕捉图片间的视觉相似性。文章假设：我们能通过训练基于实例（将每一个样本视为单独的类别）的分类器代替基于类别的分类器，得到可以捕捉视觉相似性的特征表达。我们将其总结为 非参数化实例级判别 ，并且通过**噪声对比估计（noise-contrastive estimation）**解决大量实例类别引起的计算困难。 我们的实验证明了，在无监督学习的限制下，我们的方法在ImageNet数据集上超越了当前最好方法。采用更多的训练数据和更先进的网络结构，我们的方法能够进一步提高分类准确率。通过微调学习到的特征，我们能观察到与半监督学习和目标检测任务上相当的结果。同时，我们的非参数化模型十分紧致：每张图片仅需要提取128维的特征，百万量级的图片也仅需要600MB存储空间，使得实际运行时能够很快达成近邻检索的目的。 引言 研究者在本文中提出的无监督学习的创新方法源于对监督学习物体识别结果的一些观察。在 ImageNet 上，top-5 分类误差远低于 top-1 误差 ，并且图像在 softmax 层输出中的预测值排第二的响应类更可能与真实类有视觉关联。 如图

卷积神经网络有效地利用词序进行文本分类(2015年) code: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/sentiment_analysis (但是这份代码只是简单实现了parallel CNN，并没有实现seqCNN和bowCNN，聊胜于无） 摘要 卷积神经网络（CNN）是可以利用数据的内部结构（例如图像数据的2D结构）的神经网络。 本文研究CNN的文本分类，以利用文本数据的一维结构（即单词顺序）进行准确预测。 与其像通常那样将低维单词向量用作输入，不如将CNN直接应用于高维文本数据，直接学习嵌入小文本区域的嵌入矩阵以用于分类。 除了将CNN从图像直接转换为文本之外，还提出了一种简单而新颖的变体，该变体在卷积层中采用了词袋转换。 还探索了组合多个卷积层的扩展，以提高准确性。 实验证明了我们的方法与最新技术方法相比的有效性。 1.介绍 文本分类是自动为以自然语言编写的文档分配预定义类别的任务。 不同的文本分类任务处理不同类型的文档，例如主题分类以检测讨论的主题（例如，体育，政治），垃圾邮件检测以及确定产品或电影评论中通常具有的情感的情感分类 。文本分类的一种标准方法是通过词袋矢量（即表示哪些单词出现在文档中但不保留单词顺序的矢量）表示文档，并使用诸如SVM的分类模型。 已经注意到

GET 从服务器获取文本 不包含主体数据 POST 向服务器发送请求 包含主体数据 PUT 上传客户端的文件到服务器 包含主体数据 DELETE 从服务器上删除文件 不包含主体数据 HEAD 只获取服务器响应的头部 不包含主题数据 OPTIONS 获取服务器可以执行的方法 不包含主体数据 TRACE 对经过代理服务器的报文进行追踪 不包含主体数据 响应码 200 OK 请求被正常处理 400 badRequest 客户端发送的是一个错误请求 403 forbidden 访问被拒绝 500 internal server error 服务器错误 来源： CSDN 作者： 别赋zz 链接： https://blog.csdn.net/qq_41483673/article/details/103489465

Sequential 序贯模型 序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。 Keras实现了很多层，包括core核心层，Convolution卷积层、Pooling池化层等非常丰富有趣的网络结构。 我们可以通过将层的列表传递给Sequential的构造函数，来创建一个Sequential模型。 from keras . models import Sequential from keras . layers import Dense , Activation model = Sequential ( [ Dense ( 32 , input_shape = ( 784 , ) ) , Activation ( 'relu' ) , Dense ( 10 ) , Activation ( 'softmax' ) , ] ) 也可以使用.add()方法将各层添加到模型中： model = Sequential ( ) model . add ( Dense ( 32 , input_dim = 784 ) ) model . add ( Activation ( 'relu' ) ) 指定输入数据的尺寸 模型需要知道它所期待的输入的尺寸（shape）。出于这个原因，序贯模型中的第一层（只有第一层，因为下面的层可以自动的推断尺寸

监督学习 监督学习主要为回归问题与分类问题 回归 回归问题是针对于连续型变量 简单讲就是拟合出适当的函数模型y=f(x)来表示已存在的数据点，来使得给定一个新x，预测y。 例如： 分类 分类是针对离散型数据集 即，是与不是，或者说输出的结果是有限的 例如： 无监督学习 无监督学习更像是让机器自学，我们不知道数据集中数据、特征之间的关系，而是要根据聚类或一定的模型得到数据之间的关系。 简单讲就像是会自动根据特征分类 例如： 参考吴恩达机器学习课程 来源： https://www.cnblogs.com/sfencs-hcy/p/12020125.html

1.何为聚类 聚类是用于寻找数据内在的分布结构。既可以作为一个单独的过程，如异常检测等；也可作为分类等其他学习任务的前驱过程。聚类是标准的无监督学习。 在一些推荐系统中需要确定新用户的类型，但“用户类型”这个概念可能无法精确定义，此时往往会先对原有的用户数据进行聚类。然后根据聚类的结果将每个簇定义为一个类。然后在基于这些类别取进行相应的分类训练，以判断新用户的类型。 2.何为降维 降维主要是为了缓解维数灾难的一个重要方法。 主要是通过数学变换将原始的高维属性转变到一个低维的子空间。虽然人们平时观测到的数据基本都是高维的，但实际上真正与学习任务的分布相关的往往是低纬度的分布。所以，一般可以通过最主要的几个特征维度就可以实现对数据的描述。如kaggle上的泰坦尼克号生还问题。其主要是通过给定一个人的许多描述特征如年龄、姓名、性别和票价等来判断其是否能在海滩中生还。这就需要先进行特征筛选，从而找出主要的特征，让学校到的模型有更好地泛化性。 3.异同 (1) 聚类和降维都可以作为分类等问题的预处理步骤。 (2) 但他们虽然都可以实现对数据的约减，但二者使用情况不同。聚类针对的是数据点，而降维针对的是数据的特征。 聚类常见的有k-means，层次聚类，基于密度的聚类等；降维中常见的有PCA、Isomap、LLE等。 本文摘自“深度学习500问”。 来源： CSDN 作者： 不爱学习的笨蛋

一、算法概述 （1）采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 优点： 精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点： 计算复杂度高、空间复杂度高。 （2）KNN模型的三个要素 kNN算法模型实际上就是对特征空间的的划分。模型有三个基本要素：距离度量、K值的选择和分类决策规则的决定。 距离度量 距离定义为： L p ( x i , x j ) = ( ∑ l = 1 n | x ( l ) i − x ( l ) j | p ) 1 p Lp(xi,xj)=(∑l=1n|xi(l)−xj(l)|p)1p 一般使用欧式距离：p = 2的个情况 L p ( x i , x j ) = ( ∑ l = 1 n | x ( l ) i − x ( l ) j | 2 ) 1 2 Lp(xi,xj)=(∑l=1n|xi(l)−xj(l)|2)12 K值的选择 一般根据经验选择，需要多次选择对比才可以选择一个比较合适的K值。 如果K值太小，会导致模型太复杂，容易产生过拟合现象，并且对噪声点非常敏感。 如果K值太大，模型太过简单，忽略的大部分有用信息，也是不可取的。 分类决策规则 一般采用多数表决规则，通俗点说就是在这K个类别中，哪种类别最后就判别为哪种类型 二、实施kNN算法 2.1 伪代码 计算法已经类别数据集中的点与当前点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与但前点距离最小的k个点

1、数据查询语言 　　数据查询语言是SQL中，负责数据查询而不会对数据本身进行修改的语句，DQL是主要的查询数据，本身内核为SELECT,为了精细化查询，加入了各种辅助指令，其主要目的包含SELECT、FROM、WHERE、GROUPBY和ORDERBY SELECT是查询的指令，其语法结构为: SELECT (要提取的字段，或是用代表全部的字段 FRON [要提歌的数据来源对象，包含数据表。检视表与表格型使用者函数等] WHERE [提取的过滤条件] GROUP BY [要进行汇总的群组字段」 HAVING [要作为条件的汇总字段1 ORDER BY I要排序的字段与方向] 2、数据定义语言 数据定义语言是在SQL语言集中，负责数据结构定义与数据库对象定义的语言，由CREATE,ALTER与DROP 3个语法所组成，最早是由CODASYL (Conference on Data Systems Languages)数据模型开始，现在被纳入SQL指令中作为其中一个子集。 CREATE: 是负责数据库对象的建立，主要包括数据库、数据表、数据库索引、预存程序、用户函数、触发程序或是用户自定型别等对象，都可以使用CREATE指令来建立，而为了各式数据库对象的不同， CREATE也有很多的参数。 ALTER: 是负责数据库对象修改的指令，相较于CREATE需要定义完整的数据对象参 数