Persist_bcl的博客

1. 先建立网络模型（卷积层加全连接层）import torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module): def __init__(self): super(Net, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5) self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2) self.conv2

ROC曲线是Receiver Operating Characteristic Curve的简称，中文名为“受试者工作特征曲线”。ROC曲线源于军事领域，而后在医学领域应用甚广，“受试者工作特征曲线”这一名称也正是来自于医学领域。ROC曲线的横坐标为假阳性率（False Positive Rate，FPR）；纵坐标为真阳性率（True Positive Rate，TPR）。FPR和TPR的计算方法分别为: **FPR = FP/N** ...

朴素贝叶斯分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。从这里你能看出来，这三个场景本质上都是文本分类，这也是朴素贝叶斯最擅长的地方。所以朴素贝叶斯也常用于自然语言处理 NLP 的工具。sklearn 的全称叫 Scikit-learn，它给我们提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯（MultinomialNB）和伯努利朴素贝叶斯（BernoulliNB）。这三种算法适合应用在不同的场景下

贝叶斯原理是英国数学家托马斯·贝叶斯提出的。贝叶斯是个很神奇的人，他的经历类似梵高。生前没有得到重视，死后，他写的一篇关于归纳推理的论文被朋友翻了出来，并发表了。这一发表不要紧，结果这篇论文的思想直接影响了接下来两个多世纪的统计学，是科学史上著名的论文之一。贝叶斯原理跟我们的生活联系非常紧密。举个例子，如果你看到一个人总是花钱，那么会推断这个人多半是个有钱人。当然这也不是绝对，也就是说，当你不能准确预知一个事物本质的时候，你可以依靠和事物本质相关的事件来进行判断，如果事情发生的频次多，则证明这个属性更有

Support Vector Machines在监督学习中，许多学习算法的性能都非常类似，因此，重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B，而更重要的是，应用这些算法时，所创建的大量数据在应用这些算法时，表现情况通常依赖于你的水平。比如：你为学习算法所设计的特征的选择，以及如何选择正则化参数，诸如此类...

CART 算法，英文全称叫做 Classification And Regression Tree，中文叫做分类回归树。ID3 和 C4.5 算法可以生成二叉树或多叉树，而 CART 只支持二叉树。同时 CART 决策树比较特殊，既可以作分类树，又可以作回归树。什么是分类树，什么是回归树呢？1.分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类别，而回归树可以对连续型的数值进行预测，也就是数据在某个区间内都有取值的可能，它输出的是一个数值。2.决策树的核心就是寻找纯净的

最近做一个跑道线的检测，在此记录一下生成自己数据集的方法：1.安装labelme 标注工具。 具体参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_38451119/article/details/83036495， 不多赘述，安装完成后在控制器输入labelme打开标注工具。2.选择自己图片所在文件夹，进行标注，标注方式可以在选中的图片上右击进行选择，我选择的是 Create LineStrip .标注完成后会生成相应的json文件，如下图：3.处理得到的json文件.

1. 创建自己的数据集，利用数字1-10 和 26个小写字母生成我们的训练数据集。from captcha.image import ImageCaptchaimport randomCHAR_SET = ['1', '2', '3', '4', '5','6', '7', '8', '9', '0','a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n']CHAR_LEN = len(CHAR_SET)CAPTCHA_LEN = 4

#泰坦尼克号乘客生存预测import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.feature_extraction import DictVectorizerimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn import treeimport graphviz#数据加载t.

1. 采用信息增益率因为 ID3 在计算的时候，倾向于选择取值多的属性。为了避免这个问题，C4.5 采用信息增益率的方式来选择属性。信息增益率 = 信息增益 / 属性熵，具体的计算公式这里省略。当属性有很多值的时候，相当于被划分成了许多份，虽然信息增益变大了，但是对于 C4.5 来说，属性熵也会变大，所以整体的信息增益率并不大。2. 采用悲观剪枝ID3 构造决策树的时候，容易产生过拟合的情况。在 C4.5 中，会在决策树构造之后采用悲观剪枝（PEP），这样可以提升决策树的泛化能力。悲观剪枝是

在现实生活中，我们会遇到各种选择，不论是选择男女朋友，还是挑选水果，都是基于以往的经验来做判断。如果把判断背后的逻辑整理成一个结构图，你会发现它实际上是一个树状图。我们在做决策树的时候，会经历两个阶段：构造和剪枝。构造就是生成一棵完整的决策树。简单来说，构造的过程就是选择什么属性作为节点的过程，那么在构造过程中，会存在三种节点： 根节点：就是树的最顶端，最开始的那个节点。 内部节点：就是树中间的那...