欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/ ，学习更多的机器学习、深度学习的知识！ 目录： 数据预处理 归一化 标准化 离散化 二值化 哑编码 特征工程 特征提取 特征选择 模型评估方法 留出法 交叉验证法 自助法 模型性能度量 正确率（accuracy）和错误率（error ra...
定义:机器学习系统通过如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 基本术语 标签：标签是我们要预测的事物，即简单线性回归中的(y)变量。 特征：特征是输入变量，即简单线性回归中的(x)变量，特征可以有多个，是一种可量化的指标。 样本：样本是指数据的特定实例(X)，样本分为有标签样本和无标签样本。 模型：模型定义了特征与标签之间的关系。 训练：是指...
第5章 决策树 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是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...
Data, networks, and code: cmp.felk.cvut.cz/cnnimageretrieval https://github.com/filipradenovic/cnnimageretrieval-pytorch Fine-tuning CNN Image Retrieval with No Human Annotation...
Where to Focus: Query Adaptive Matching for Instance Retrieval Using Convolutional Feature Maps Abstract 实例检索要求在大型语料库中搜索包含特定对象的图像。最近的研究表明，使用预训练的卷积神经网络(CNN)的池化卷积层特征图(CFMs)生成的图像特征...
常见使用技巧 常见SolidWorks使用问答： 问：你想隐藏装配体里头的零件，怎么办？答：右键点击零件或者树状图中的零件名字，然后点眼睛那个图标。更快捷的方式，只需要把鼠标放到那个零件上，按一下Tab，隐藏了。 问：隐藏装配体里头的零件想回复怎么办？答：把鼠标对准隐藏文件的位置，按Shift+tab，零件就回来了。 问：想在装配体树状图中拖动子装配体的位...
特征工程：特征选择，特征表达和特征预处理。 1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择，它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量，但降维相当于对所有特征进行了重新组合，而特征选择仅仅是保留或丢弃某些特征，而不改变特征本身。 降维常...
特征选择 当数据预处理完成后，我们需要选择有意义的特征输入机器学习的算法和模型进行训练。通常来说，从两个方面考虑来选择特征： 特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有什么用。 特征与目标的相关性：这点比较显见，与目标相关性高的特征，应当优选选择。除方差法外，本文介绍的其他方法...
聚类集成已经成为机器学习的研究热点，它对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成，得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。很多学者的研究证明聚类集成能有效地提高聚类结果的准确性、鲁棒性和稳定性。本文提出了一种面向高维数据的聚类集成算法。该方法针对高维数据的特点，先用分层抽样的方法结合信息增益对每个特征簇选择合适数量比较重要的特征的生成新的具代表意义的...
一、实验目标 理解数据挖掘的基本概念，掌握基于Weka工具的基本数据挖掘（分类、回归、聚类、关联规则分析）过程。 二、实验内容 下载并安装Java环境（JDK 7.0 64位）。 下载并安装Weka 3.7版。 基于Weka的数据分类。 基于Weka的数据回归。 基于Weka的数据聚类。 基于Weka的关联规则分析。 三、实验步骤 1.下载并安装Jav...