Datavetenskap: Utför hierarkisk clustering med Python Python för datavetenskap för dummies Du kan använda Python för att utföra hierarkisk clustering i datavetenskap. Om K-medelalgoritmen berör centroider, försöker hierarkisk (även känd som agglomerativ) clustering att länka varje datapunkt, med en avståndsmål, till sin närmaste granne, skapa ett kluster. Algoritmen samlar alla tillgängliga punkter i ett snabbt minskande antal kluster, till dess att alla punkter återförenas till en enda grupp i slutet av algoritmen. Resultaten, om de visualiseras, kommer att likna de biologiska klassificeringen av levande varelser som du kanske har studerat i skolan, ett upp och ner träd vars grenar övergår till en bagage. Ett sådant figurativt träd är en dendrogram, och du ser den användas i medicinsk och biologisk forskning. Scikit-learn-implementering av agglomerativ klustring erbjuder inte möjlighet att avbilda en dendrogram från dina data eftersom en sådan visualiseringsteknik fungerar bra med endast några få fall, medan du kan förvänta dig att arbeta med många exempel. Jämfört med K-medel är agglomerativa algoritmer mer omständliga och skala inte bra till stora dataset. Agglomerativa algoritmer är mer lämpade för statistiska studier. Dessa algoritmer erbjuder fördelen att skapa ett komplett utbud av kapslade klusterlösningar. För att effektivt kunna använda agglomerativ clustering måste du veta om de olika kopplingsmetoderna och avståndsmätningarna. Det finns tre kopplingsmetoder: Ward: tenderar att leta efter sfäriska kluster, mycket sammanhängande inuti och extremt differentierade från andra grupper. En annan fin egenskap är att metoden tenderar att hitta kluster av liknande storlek. Det fungerar bara med euklidiskt avstånd. Komplett: Länkar kluster använder sina längsta observationer, det vill säga deras mest olikartade datapunkter. Följaktligen tenderar kluster skapade med användning av denna metod att bestå av mycket liknande observationer, vilket gör de resulterande grupperna ganska kompakta. Genomsnitt: Länkar kluster som använder sina centroider och ignorerar deras gränser. Metoden skapar större grupper än den fullständiga metoden. Dessutom kan klusterna vara olika storlekar och former, i motsats till Ward8217s lösningar. Följaktligen ser detta genomsnittliga, mångsidiga tillvägagångssätt en framgångsrik användning inom biologiska vetenskaper. Det finns också tre distansvärden: Euklidisk (euklidisk eller l2): Såsom ses i K-betyder Manhattan (manhattan eller l1): Liknar Euklidian, men avståndet beräknas genom att summera absolutvärdet av skillnaden mellan dimensionerna. I en karta, om det euklidiska avståndet är den kortaste vägen mellan två punkter, innebär Manhattans avstånd att man rör sig rakt, först längs en axel och sedan längs den andra 8212 som en bil i staden skulle nå en destination genom att köra längs stadsblock. Cosine (cosinus): Ett bra val när det finns för många variabler och du oroar dig för att vissa variabler kanske inte är betydande. Cosine-avståndet minskar buller genom att ta hänsyn till formen av variablerna, mer än deras värden. Det tenderar att associera observationer som har samma maximala och minsta variabler, oavsett deras effektiva värde. Om din dataset doesn8217t innehåller för många observationer, är it8217s värt att försöka agglomerativ clustering med alla kombinationer av koppling och avstånd och sedan jämföra resultaten noggrant. I kluster vet du sällan redan rätt svar, och agglomerativ kluster kan ge dig en annan användbar potentiell lösning. Till exempel kan du återskapa den tidigare analysen med K-medel och handskrivna siffror, med hjälp av ward-kopplingen och Euklidiskt avstånd enligt följande: Resultaten är i detta fall jämförbara med K-medel, även om du kanske har märkt att slutföra analysen som använder denna metod tar längre tid än att använda K-medel. När man arbetar med ett stort antal observationer kan beräkningarna för en hierarkisk klusterlösning ta timmar att slutföra, vilket gör den här lösningen mindre genomförbar. Du kan komma runt tidsproblemet genom att använda tvåfassklypning, vilket är snabbare och ger dig en hierarkisk lösning även när du arbetar med stora dataset. För att implementera tvåfasiga klustringslösningen bearbetar du de ursprungliga observationerna med hjälp av K-medel med ett stort antal kluster. En bra tumregel är att ta kvadratroten av antalet observationer och använda den siffran, men du måste alltid behålla antalet kluster inom intervallet 1008211200 för andra fasen, baserat på hierarkisk kluster, för att fungera bra. Följande exempel använder 100 kluster. Vid den här punkten är den knepiga delen att hålla reda på vilket fall som har tilldelats det kluster som härrör från K-means. Du kan använda en ordlista för ett sådant syfte. Den nya datasatsen är Kx. som består av de klustercentroider som K-medelalgoritmen har upptäckt. Du kan tänka på varje kluster som en välrepresenterad sammanfattning av de ursprungliga uppgifterna. Om du kluster sammanfattningen nu kommer den att vara nästan densamma som att klustra de ursprungliga uppgifterna. Du kartlägger nu resultaten till de centroider du ursprungligen använde så att du enkelt kan avgöra om ett hierarkiskt kluster är tillverkat av vissa K-medelcentroider. Resultatet består av de observationer som utgör K-medelkluster som har dessa centroider. Nu kan du utvärdera lösningen du erhållit med en liknande förvirrande matris som du gjorde tidigare för både K-medel och hierarkisk kluster. Resultatet visar att detta tillvägagångssätt är en livskraftig metod för hantering av stora dataset eller till och med stora datadata, reducerar dem till mindre representationer och fungerar sedan med mindre skalbar gruppering, men mer varierade och exakta tekniker. Maskinens lärande med Python Machine Learning Mastery With Python Machine Learning Mastery med Python är för utvecklare. Med en liten bakgrund i maskinlärning och massor av intresse för att göra exakta förutsägelser och leverera resultat. Jag har noggrant utformat denna ebook för utvecklare som redan känner till en liten bakgrund i maskininlärning och som är intresserade av upptäcka hur man gör exakta förutsägelser och leverera resultat med maskininlärning på Python-ekosystemet. Introducerar din guide till tillämpad maskininlärning med Python. Du kommer att upptäcka den stegvisa processen som du kan använda för att komma igång och bli bra på maskininlärning för prediktiv modellering med Python-ekosystemet, inklusive: Den här boken leder dig från att vara en utvecklare som är intresserad av maskininlärning med Python till en utvecklare som har resurser och förmåga att arbeta genom en ny dataset end-to-end med Python och utveckla exakta prediktiva modeller. Efter att ha läst denna ebook kommer du att veta8230 Hur man levererar en modell som kan göra exakta förutsägelser om ny osynlig data. Så här fyller du i alla undergrupper av ett prediktivt modelleringsproblem med Python. Hur lära sig nya och olika tekniker i Python och SciPy. Hur man arbetar genom en liten till medelstor dataset än-till-ände. Hur får man hjälp med Python maskininlärning. Du kommer att veta vilka Python-moduler, klasser och funktioner som ska användas för gemensamma maskininlärningsuppgifter. Härifrån kan du börja dyka in i specifika funktioner, tekniker och algoritmer som används för att lära sig att använda dem bättre för att kunna leverera mer exakta prediktiva modeller, mer pålitligt på kortare tid. Harness Pythons stigande kraft för maskinlärning Python-ekosystemet växer och kan bli den dominerande plattformen för maskininlärning. Anledningen till detta är att Python är ett allmänt programmeringsspråk (till skillnad från R eller Matlab). Det innebär att du kan använda samma kod för forskning och utveckling för att ta reda på vilken modell som ska köras som möjligt i produktionen. Kostnads - och underhållseffektiviteten och fördelarna med detta faktum kan inte understrykas. Allt du behöver veta för att tillämpa maskinlärning i Python Du kommer att få: 16 lektioner om Pythons bästa praxis för maskinlärande uppgifter och 3 projekthandledningar som slår samman allt det här Ebook var skrivet runt två teman utformade för att komma igång och använda Python för tillämpad maskininlärning effektivt och snabbt. Dessa två delar är lektioner och projekt: lektioner. Lär dig hur delprojekten i maskininlärningsprojekten kartlägger Python och det bästa sättet att arbeta genom varje uppgift. Projekt. Binda samman all kunskap från lektionerna genom att arbeta genom förebyggande modelleringsproblem. 1. Lektioner Här är en översikt över de 16 steg-för-steg-lektionerna du kommer att slutföra: Lektion 1. Python ekosystem för maskinlärande. Lektion 2. Python och SciPy Crash Course. Lektion 3. Ladda dataset från CSV. Lektion 4. Förstå data med beskrivande statistik. Lektion 5. Förstå data med visualisering. Lektion 6. Förprocessdata. Lektion 7. Funktionsval. Lektion 8. Resampling Methods. Lektion 9. Algoritmutvärderingsmetoder. Lektion 10. Spot-Check-klassificeringsalgoritmer. Lektion 11. Spot-Check Regression Algorithms. Lektion 12. Modellval. Lektion 13. Pipelines. Lektion 14. Ensemble Metoder. Lektion 16. Modellfinansiering. Varje lektion utformades för att vara klar på cirka 30 minuter av den genomsnittliga utvecklaren. 2. Projekt Här följer en översikt över de 3 end-to-end-projekten du ska slutföra: Projekt 1. Hello World Project (Iris blommor dataset). Projekt 2. Regression (Boston House Price dataset). Projekt 3. Binär klassificering (Sonar dataset). Varje projekt var utformat för att vara klart på ca 60 minuter av den genomsnittliga utvecklaren. Master Machine Learning med Python Innehållsförteckning BONUS: Python Machine Learning Script Library 8230 du får 74 fullt fungerande Python Scripts Varje recept som presenteras i boken är fristående, vilket innebär att du kan kopiera och klistra in det i ditt projekt och använda det direkt. Du får ett Python-skript (.py) för varje exempel som finns i boken. Ditt Python Script Library är organiserat av kapitel coving ämnen som: Analysera Data Data Laddar Data Sammanfattning Data Visualisering Förbered Data Data Förberedelse Data Feature Selection Algoritmer Klassificering Regressionsutvärdera Algoritmer Algoritm Jämförelse Algoritm Metrics Algoritm Pipeline Algoritm Resampling Förbättra Resultat Algoritm Tuning Ensembles Finalisera Modell Det betyder som du kan följa med och jämföra dina svar till ett känt fungerande genomförande av varje algoritm i de angivna Python-filerna. Detta hjälper mycket för att påskynda dina framsteg när du arbetar igenom detaljerna i en viss uppgift. Python Machine Learning Sample Code Om författaren Jag bor i Australien med min fru och son och älskar att skriva och koda. Jag har en datorvetenskap bakgrund samt en mästare och doktorand grad i artificiell intelligens. Ive skrivna böcker om algoritmer, vann och rankades i topp 10 i maskininlärningskonkurrenser, konsulterades för start och spent länge jobba på system för prognoser för tropiska cykloner. (ja jag har skrivit massor av kod som fungerar operativt) Jag får mycket tillfredsställelse att hjälpa utvecklare att komma igång och bli riktigt bra på maskininlärning. Jag lär ut en okonventionell top-down och resultat-första tillvägagångssätt för maskininlärning där vi börjar med att arbeta genom tutorials och problem, sedan wade senare in i teorin när vi behöver det. Jag är här för att hjälpa om du någonsin har några frågor. Jag vill att du ska vara fantastisk vid maskininlärning. Hämta ditt provkapitel Ange din e-postadress och ditt provkapitel skickas till din inkorg. Kolla vad kunderna säger: Extremt användbart för att omedelbart implementera ML till alla applikationer du kanske har. Denna bok innehåller faktiskt exempel och recept som du kan studera och lära dig. Detta är en bok för implentation, det förklarar inte nödvändigtvis koden i djupet så långt som hur det gör vad det gör, men det förklarar exakt hur man använder det. Ryland Thomas Mathews Produktspecialist Machine Learning Mastery av Jason Brownlee är en utmärkt introduktion till ett mycket viktigt och modernt ämne. Den starkaste aspekten av boken är den 8220 som jag kan göra Detta8221 känner att du kommer att få när du går igenom texten och exemplen. Jag tycker att boken kan vara ännu mer värdefull med lite mer förklaring på vad de olika typerna av algoritmer gör, men ändå rekommenderar det till alla utan en teknisk bakgrund som vill komma igång. Pieter Kubben Neurosurgeon i Maastricht UMC Du är inte ensam i valet av maskinlärande mästerskap som bekräftas av över 10 000 utövare, inklusive anställda från företag som: studenter och lärare från universitet som: och många tusen fler. Absolut ingen risk med. 100 Money Back Guarantee Plus, som du borde förvänta dig av en bra produkt på marknaden, kommer varje Maskininlärning E-bok med det säkraste tecknet på förtroende: min guldstandard 100 pengarna tillbaka garanti. 100 Pengar-tillbaka-garanti Om du inte är nöjd med ditt köp av någon av Maskininlärningsprogrammet, skicka bara mig inom 90 dagar efter köp, och jag ger dig pengarna tillbaka ASAP. Ingen väntar. Inga frågor ställda. Ingen risk. Upptäck en av de snabbast växande maskinlärningsplattformarna idag Välj ditt paket: Grundpaket Maskininlärningshastighet med Python (inklusive bonuskodskod) Python Pro Bundle Du får 3-boksuppsättningen: Maskinlärarkompetens med Python Deep Learning med Python XGBoost med Python ( innehåller all bonuskodskod) (spara 37, som att få en bok gratis) Super Bundle Du får den kompletta 8-boksuppsättningen: Master Machine Learning Algorithms ML Algoritmer från Scratch Machine Learning Mastery med Weka Machine Learning Mastery med R Machine Learning Mastery Python Time Series-prognos med Python Deep Learning med Python XGBoost med Python (innehåller all bonuskodskod) (spara en massiv 89) (1) Klicka på knappen. (2) Ange dina uppgifter. (3) Ladda ner ditt paket omedelbart. Säker betalningsprocess med SSL-kryptering Har fler frågor Tänk dig att du hade kunskaper och förtroende att säga: JA. och följa igenom. Jag har varit där. Det känns bra Hur mycket är det värt för dig Branschen är krävande färdigheter i maskininlärning. Marknaden vill ha människor som kan leverera resultat, inte skriva akademiska dokument. Företag vet vad dessa färdigheter är värda och betalar höga startlöner. En datavetenskaplig lön börjar vid: 100 000 till 150 000. En maskinlärande ingenjörs lön är ännu högre. Vad är dina alternativ Du gjorde det så långt. Du är redo att vidta åtgärder. Men vilka är dina alternativ Vilka alternativ finns det? (1) En teoretisk lärobok för 100. det är tråkigt, matte-tungt och du kommer nog inte slutföra det. (2) En Boot Camp på plats för 10.000. Det är fullt av unga barn, du måste resa och det kan ta månader. (3) En högre examen för 100 000. det är dyrt, tar år, och du kommer vara akademiker. För de praktiska färdigheter du får. Och hur mycket resultat du ser. Och det låga priset du betalar. Maskininlärningsteori E-böcker är fantastiskt värde och de arbetar. Det är därför jag erbjuder pengarna tillbaka garanti. Du är en professionell Fältet rör sig snabbt,. hur länge kan du vänta Du tror att du har hela tiden i världen, men. Nya metoder utarbetas och algoritmer ändras. Nya böcker blir släppta och priserna ökar. Nyutbildade studenter kommer och jobbar fyllas. Just nu är den bästa tiden att starta. Bottom-up är långsam och fräckande,. vill du inte ha ett snabbare sätt Kan du verkligen gå på en annan dag, vecka eller månad. Skrapa idéer och kod från ofullständiga inlägg. Skimming teori och insikt från korta videor. Analysera grekiska bokstäver från akademiska läroböcker. Målrikt utbildning är din kortaste väg till ett resultat. Professionella använder träning för att stanna på toppen av deras fält Få träningen du behöver Du vill inte falla bakom eller missa chansen. Vanliga frågor Vilket programmeringsspråk används Alla exempel använder Python programmeringsspråk version 2.7. Behöver jag vara en bra programmerare Inte alls. Denna ebook kräver att du har en programmerare tänkt att tänka i rutiner och lärande genom att göra. Du behöver inte vara en utmärkt programmerare för att läsa och lära dig om maskininlärningsalgoritmer. Hur mycket matte behöver jag veta Ingen bakgrund i statistik, sannolikhet eller linjär algebra krävs. Vi härleder inte några ekvationer. Hur många sidor det Ebook Ebook är 178 sidor. Hur många exempel Python-skript ingår? En katalog med 74 Python-recept ingår. Finns det en fysisk bok med exemplarisk kopia Inte på detta stadium. Endast ebook. Ska jag få uppdateringar Ja. Du kommer bli underrättad om uppdateringar till boken och koden som du kan ladda ner gratis. Finns det någon digital rättighetshantering (DRM) Nej, det finns ingen DRM. Hur lång tid tar Ebook att slutföra? Jag rekommenderar att du läser ett kapitel per dag. Med 16 lektioner och 3 projekt och rör dig snabbt genom intro och slutsatser, kan du avsluta om 3 veckor. Å andra sidan, om du är angelägen kan du arbeta igenom hela materialet på en helg. Vad händer om jag behöver hjälp Det sista kapitlet heter 8220 Få mer hjälp 8221 och pekar på resurser som du kan använda för att få mer hjälp med maskininlärning i Python. Hur mycket maskininlärning behöver jag veta Bara lite. Du kommer att vara ledande steg-för-steg genom processen att arbeta ett maskininlärningsprojekt från slutet till slutet. En lektion på varje steg och 3 exempelprojekt som knyter samman allt. Finns det några ytterligare nedladdningar Ja. Förutom nedladdningen för Ebook själv kommer du att ha tillgång till en katalog med Python recept som täcker varje steg i den applicerade maskininlärningsprocessen. Slib innehåller ett brett utbud av maskininlärningsalgoritmer. Alla konstruerade för att vara mycket modulära, snabba att utföra, och enkla att använda via ett rent och modernt C API. Den används i ett brett utbud av applikationer, inklusive robotteknik, inbyggda enheter, mobiltelefoner och stora högpresterande datormiljöer. Om du använder dlib i din forskning, hänvisa till: Primäralgoritmer Andra verktyg I dlib består ett djupt neuralt nätverk av 3 huvuddelar. Ett inmatningsskikt. en massa beräkningsskikt. och eventuellt ett förlustlager. Addlayer-klassen är det centrala objektet som lägger till ett beräkningsskikt på ett inmatningsskikt eller ett helt nätverk. Därför skapas djupa neurala nätverk genom att stapla många lager ovanpå varandra med hjälp av addlayer-klassen. addlosslayer Detta objekt är ett verktyg för att stapla ett förlustlager överst på ett djupt neuralt nätverk. addskiplayer Detta objekt lägger till ett nytt lager i ett djupt neuralt nätverk som drar inmatningen från ett taggat lager i stället för från det omedelbara föregångarlaget som normalt görs. För en handledning som visar hur du använder taggning, se dnnintroduction2ex. cpp exempelprogram. addtaglayer Detta objekt är ett verktyg för att märka lager i ett djupt neuralt nätverk. Dessa taggar gör det enkelt att hänvisa till det taggade lagret i andra delar av koden. Specifikt lägger detta objekt ett nytt lager på ett djupt neuralt nätverk. Detta skikt utför emellertid enkelt identitetstransformationen. Det betyder att det är en no-op och dess närvaro förändrar inte nätverksbeteendet. Det existerar endast för att användas av addskiplayer eller layer () för att referera till en viss del av ett nätverk. För en handledning som visar hur du använder taggning, se dnnintroduction2ex. cpp exempelprogram. aliastensor Detta objekt är en tensor som aliasar en annan tensor. Det betyder att det inte har sitt eget minnesblock men i stället håller bara pekare till minnet om ett annat tensorobjekt. Det gör att du effektivt kan bryta en tensor i bitar och skicka dessa bitar till funktioner. approximatedistancefunction Den här funktionen försöker hitta ett distansfunktionsobjekt som ligger nära en måldistansfunktion. Det vill säga, det söker efter en X så att målet (X) minimeras. Kritiskt kan X ställas in för att använda färre basvektorer än målet. Optimeringen börjar med en första gissning som tillhandahålls av användaren och söker efter en X som lokalt minimerar målet (X). Eftersom detta problem kan ha många lokala minima kan utgångspunktens kvalitet påtagligt påverka resultatet. assignmentfunction Detta objekt är ett verktyg för att lösa det optimala uppdragsproblemet med en användardefinierad metod för att beräkna kvaliteten på en viss uppgift. averageprecision batchcached batchtrainer bottomupcluster Viskleken computeldatransform computemeansquareddistance computeroccurve countrankinginversions crossvalidateassignmenttrainer crossvalidategraphlabelingtrainer crossvalidatemulticlasstrainer crossvalidateobjectdetectiontrainer crossvalidaterankingtrainer crossvalidateregressiontrainer crossvalidatesequencelabeler crossvalidatesequencesegmenter crossvalidatetrackassociationtrainer crossvalidatetrainer crossvalidatetrainerthreaded decisionfunction discriminantpca distancefunction dnntrainer empiricalkernelmap equalerrorrate findclustersusingangularkmeans findclustersusingkmeans findgammawithbigcentroidgap fixnonzeroindexing graphlabeler histogramintersectionkernel inputrgbimage inputrgbimagepyramid inputrgbimagesized isassignmentproblem isbinaryclassificationproblem isforcedassignmentproblem isgraphlabelingproblem islearningproblem isrankingproblem issequencelabelingproblem issequencesegmentationproblem istrackassociationpr oblem kernelmatrix krrtrainer learningplattscaling Denna funktion är en implementering av algoritmen som beskrivs i följande papper: Probabilistic Outputs for Support Vector Machines och jämförelser med Regularized Sannsynlighetsmetoder av John C. Platt. 26 mars 1999 En kommentar om Platts Probabilistic Outputs för stödvektormaskiner av Hsuan-Tien Lin, Chih-Jen Lin och Ruby C. Weng Denna funktion är verktyget som används för att implementera rutinen för trainprobabilisticdecisionfunction. linearlyindependentsubsetfinder Detta är en implementering av en onlinealgoritm för rekursivt att hitta en uppsättning (aka-ordbok) av linjärt oberoende vektorer i ett kärninducerat funktionsutrymme. För att använda det bestämmer du hur stor du vill att ordlistan ska vara och då matar du provpunkter. Implementeringen använder den approximativt linjärberoende metriska beskrivningen i papperet Kernel rekursiv minst kvadrerad algoritm av Yaakov Engel för att bestämma vilka punkter som är mer linjärt oberoende än andra. Metriska är helt enkelt den kvadrerade avståndet mellan en testpunkt och delrummet som sträckts av uppsättningen ordbordsvektorer. Varje gång du presenterar det här objektet med en ny provpunkt beräknas projiceringsavståndet och om det är tillräckligt stort så kommer den här nya punkten in i ordlistan. Observera att det här objektet kan konfigureras för att ha en maximal storlek. När den maximala ordlistorstorleken är uppnådd varje ny punkt sparkar ut en tidigare punkt. Detta görs genom att ta bort ordbordsvektorn som har det minsta projektionsavståndet på de andra. Det vill säga, den minst linjärt oberoende vektorn tas bort för att skapa plats för den nya. linearkernel Detta objekt representerar en linjär funktionskärna för användning med kärninlärningsmaskiner. linearmanifoldregularizer Många inlärningsalgoritmer försöker minimera en funktion som på en hög nivå ser så här ut: Tanken är att hitta uppsättningen parametrar, w, vilket ger lågt fel på träningsdata, men är inte komplex enligt någon viss åtgärd av komplexitet. Denna strategi för att bestraffa komplexitet kallas vanligtvis regularisering. I ovanstående inställning består alla träningsdata av märkta prov. Det skulle emellertid vara trevligt att kunna dra nytta av omärkta data. Tanken med mångfaldig regularisering är att extrahera användbar information från omärkta data genom att först definiera vilka dataprover som ligger nära varandra (kanske genom att använda sina 3 närmaste grannar) och sedan lägga till en term till ovanstående funktion som straffar varje beslutsregel som producerar olika utgångar på dataprover som vi har angivit som nära. Det visar sig att det är möjligt att omvandla dessa mångfaldiga reguljerade inlärningssvårigheter till den normala formen som visas ovan genom att tillämpa en viss typ av förbehandling till alla våra dataprover. När detta är klart kan vi använda en normal inlärningsalgoritm, såsom svmclineartrainer. på bara de märkta dataproverna och få samma effekt som det förgrenade registret skulle ha producerat. Linjärmanifoldregulatorn är ett verktyg för att skapa denna förbehandlingstransformation. I synnerhet är omvandlingen linjär. Det är, det är bara en matris du multiplicerar med alla dina prover. För en mer detaljerad diskussion om detta ämne bör du konsultera följande papper. Särskilt se avsnitt 4.2. Detta objekt beräknar den inverse T-matrisen som beskrivs i den sektionen. Linjär Manifoldreglering för storskala Semi-supervised Lärande av Vikas Sindhwani, Partha Niyogi och Mikhail Belkin loadimagedataset Detta är en funktion som laddar listan med bilder som indikeras av en bilddatasätt-metadatafil samt rutans placeringar för varje bild. Det gör att de data som behövs för att träna en objektdetektor blir lite mer praktiska. loadimagedatasetmetadata dlib levereras med ett grafiskt verktyg för att kommentera bilder med märkta rektanglar. Verktyget producerar en XML-fil som innehåller dessa anteckningar. Därför är loadimagedatasetmetadata () en rutin för att analysera dessa XML-filer. Observera också att detta är metadataformatet som används av bildmärkningsprogrammet som ingår i dlib i verktygetimgabmappen. loadlibsvmformatteddata Detta är en funktion som laddar data från en fil som använder LIBSVM-formatet. Det laddar data till en std :: vektor av glesa vektorer. Om du vill ladda data till täta vektorer (dvs dlib :: matrixobjekt) kan du använda sparsetodense-funktionen för att utföra omvandlingen. Några LIBSVM-formaterade filer nummererar också deras funktioner som börjar med 1 snarare än 0. Om det stör dig kan du fixa det genom att använda funktionen fixnonzeroindexing på data efter det att den laddats. loadmnistdataset lossmeansquared lossmeansquaredmultioutput lossmetric lossmmod modularitet multiclasslineardecisionfunction nearestcenter newmancluster normalizedfunction nulltrainer nulltrainertype offsetkernel onevsalldecisionfunction onevsalltrainer onevsonedecisionfunction onevsonetrainer pickinitialcenters polynomialkernel probabilistisk probabilisticdecisionfunction probabilisticfunction processsample projectionfunction radialbasiskernel randomizesamples rankingpair rankfeatures rankunlabeledtrainingsamples rbfnetworktrainer reduceddecisionfunctiontrainer reduceddecisionfunctiontrainer2 resizabletensor rocc1trainer rocc2trainer roctrainertype rrtrainer rvmregressiontrainer rvmtrainer sammonprojection saveimagedatasetmetadata savelibsvmformatteddata segmentnumberline selectalldistinctlabels sequencelabeler sequencesegmenter shapepredictortrainer sigmoidkernel simplifylineardecisionfunction sortbasisvectors sparsehistogramintersektionskernel sparselinearkernel sparsepolynomialkernel sparseradialbasiskernel sparsesigmoidkernel spectralcluster structuralassignmenttrainer structuralgraphlabelingtrainer structuralobjectdetectiontrainer structuralsequencelabelingtrainer structuralsequencesegmentationtrainer structuralsvmassignmentproblem structuralsvmgraphlabelingproblem structuralsvmobjectdetectionproblem structuralsvmproblem structuralsvmproblemthreaded structuralsvmsequencelabelingproblem structuraltrackassociationtrainer svmcekmtrainer svmclineardcdtrainer svmclineartrainer svmctrainer svmmulticlasslineartrainer svmnutrainer svmoneclasstrainer svmpegasos svmranktrainer svmstructcontrollernode svmstructprocessingnode svrlineartrainer svrtrainer testassignmentfunction testbinarydecisionfunction testgraphlabelingfunction testlayer testmulticlassdecisionfunction testobjectdetectionfunction testrankingfunction testregressionfunction testsequencelabeler testsequencesegmenter testshapepredictor testtrackassociationfunction trackassociationfunction trainprobabilisticdecisi onfunction vectornormalizer vectornormalizerfrobmetric vectornormalizerpca verbosebatch verbosebatchcached
No comments:
Post a Comment