Datenwissenschaft: Hierarchisches Clustering mit Python-Python für Datenwissenschaft für Dummies durchführen Mit Python können Sie hierarchisches Clustering in der Datenwissenschaft durchführen. Wenn der K-Mittel-Algorithmus mit den Zentroiden beschäftigt ist, versucht hierarchisches (auch als agglomeratives) Clustering, jeden Datenpunkt mit einem Distanzmaß zu seinem nächsten Nachbarn zu verknüpfen, wodurch ein Cluster erzeugt wird. Durch die Wiederholung des Algorithmus unter Verwendung unterschiedlicher Verknüpfungsmethoden sammelt der Algorithmus alle verfügbaren Punkte in eine schnell abnehmende Anzahl von Clustern, bis schließlich alle Punkte zu einer einzigen Gruppe zusammenlaufen. Die Ergebnisse, wenn sie visualisiert werden, ähneln den biologischen Klassifikationen von Lebewesen, die Sie in der Schule studiert haben können, einen umgedrehten Baum, dessen Zweige alle in einen Kofferraum konvergieren. Ein solcher figurativer Baum ist ein Dendrogramm, und man sieht es in der medizinischen und biologischen Forschung. Scikit-Learn-Implementierung von agglomerativen Clustern bietet nicht die Möglichkeit, ein Dendrogramm aus Ihren Daten darzustellen, da eine solche Visualisierungstechnik mit nur wenigen Fällen gut funktioniert, während man erwarten kann, an vielen Beispielen zu arbeiten. Im Vergleich zu K-Mitteln sind agglomerative Algorithmen umständlicher und skalieren nicht gut zu großen Datensätzen. Agglomerative Algorithmen eignen sich eher für statistische Studien. Diese Algorithmen bieten den Vorteil, ein komplettes Sortiment an verschachtelten Clusterlösungen zu erstellen. Um agglomerative Clustering effektiv zu nutzen, musst du über die verschiedenen Verknüpfungsmethoden und die Distanzmetriken Bescheid wissen. Es gibt drei Verknüpfungsmethoden: Ward: Neigt dazu, nach sphärischen Clustern zu suchen, sehr zusammenhängend und extrem differenziert von anderen Gruppen. Eine weitere schöne Eigenschaft ist, dass die Methode dazu neigt, Cluster von ähnlicher Größe zu finden. Es funktioniert nur mit der euklidischen Distanz. Komplett: Links Cluster mit ihren weitesten Beobachtungen, das heißt, ihre ungleichsten Datenpunkte. Folglich neigen Cluster, die mit diesem Verfahren hergestellt wurden, dazu, sehr ähnliche Beobachtungen zu enthalten, was die resultierenden Gruppen ziemlich kompakt macht. Durchschnitt: Verknüpft Cluster mit ihren Schwerpunkten und ignoriert ihre Grenzen. Die Methode erzeugt größere Gruppen als die gesamte Methode. Darüber hinaus können die Cluster unterschiedliche Größen und Formen haben, im Gegensatz zu den Ward8217s Lösungen. Infolgedessen sieht dieser durchschnittliche Mehrzweckansatz einen erfolgreichen Einsatz auf dem Gebiet der Biowissenschaften. Es gibt auch drei Distanzmetriken: Euklidisch (euklidisch oder l2): Wie in K-bedeutet manhattan (manhattan oder l1): Ähnlich wie euklidisch, aber der Abstand wird durch Summierung des absoluten Wertes der Differenz zwischen den Dimensionen berechnet. In einer Karte, wenn die euklidische Distanz die kürzeste Strecke zwischen zwei Punkten ist, bedeutet die Manhattan-Distanz, sich gerade zu bewegen, zuerst entlang einer Achse und dann entlang der anderen 8212 als Auto in der Stadt würde ein Ziel erreichen, indem sie entlang Stadtblöcke fährt. Cosinus (Cosinus): Eine gute Wahl, wenn es zu viele Variablen gibt und Sie sich sorgen, dass einige Variable nicht signifikant sein kann. Cosinus Distanz reduziert Lärm, indem sie die Form der Variablen, mehr als ihre Werte berücksichtigt. Es neigt dazu, Beobachtungen zu assoziieren, die die gleichen maximalen und minimalen Variablen haben, unabhängig von ihrem effektiven Wert. Wenn Ihr Datensatz zu viele Beobachtungen enthält, lohnt es sich, agglomerative Clustering mit allen Kombinationen von Verknüpfung und Distanz zu versuchen und dann die Ergebnisse sorgfältig zu vergleichen. Im Clustering kennen Sie selten schon richtige Antworten und agglomeratives Clustering bietet Ihnen eine weitere nützliche Lösung. Zum Beispiel können Sie die vorherige Analyse mit K-Mitteln und handgeschriebenen Ziffern wiederherstellen, indem Sie die Stationsverknüpfung und die euklidische Distanz wie folgt verwenden: Die Ergebnisse sind in diesem Fall mit K-Mitteln vergleichbar, obwohl Sie vielleicht festgestellt haben, dass das Abschließen Die Analyse mit diesem Ansatz dauert länger als die Verwendung von K-Mitteln. Bei der Arbeit mit einer großen Anzahl von Beobachtungen können die Berechnungen für eine hierarchische Cluster-Lösung Stunden dauern, um diese Lösung weniger machbar zu machen. Sie können die Zeitausgabe durch die Verwendung von Zwei-Phasen-Clustering, die schneller ist und bietet Ihnen eine hierarchische Lösung, auch wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten. Um die zweiphasige Clusterlösung zu implementieren, verarbeiten Sie die ursprünglichen Beobachtungen mit K-Mitteln mit einer großen Anzahl von Clustern. Eine gute Faustregel ist, die Quadratwurzel der Anzahl der Beobachtungen zu nehmen und diese Figur zu benutzen, aber du musst immer die Anzahl der Cluster im Bereich von 1008211200 für die zweite Phase, basierend auf hierarchischen Clustering, halten, um gut zu funktionieren. Im folgenden Beispiel werden 100 Cluster verwendet. An diesem Punkt ist der heikle Teil zu verfolgen, welchen Fall zugewiesen wurde, welcher Cluster aus K-Mittel abgeleitet wurde. Sie können ein Wörterbuch für einen solchen Zweck verwenden. Der neue Datensatz ist Kx. Die sich aus den Cluster-Zentroiden zusammensetzt, die der K-Mittel-Algorithmus entdeckt hat. Sie können jeden Cluster als eine gut dargestellte Zusammenfassung der ursprünglichen Daten vorstellen. Wenn Sie die Zusammenfassung jetzt gruppieren, wird es fast das gleiche wie das Clustering der ursprünglichen Daten. Sie ordnen nun die Ergebnisse den Zentroiden zu, die Sie ursprünglich verwendet haben, damit Sie leicht feststellen können, ob ein hierarchischer Cluster aus bestimmten K-Mittel-Zentroiden besteht. Das Ergebnis besteht aus den Beobachtungen, aus denen sich die K-Mittel-Cluster mit diesen Zentroiden zusammensetzen. Jetzt können Sie die Lösung, die Sie mit einer ähnlichen Verwirrungsmatrix erhalten haben, wie Sie es zuvor für K-Mittel und hierarchisches Clustering gemacht haben. Das Ergebnis beweist, dass dieser Ansatz eine praktikable Methode für die Handhabung großer Datensätze oder sogar großer Daten-Datasets ist, die sie auf kleinere Darstellungen reduzieren und dann mit weniger skalierbaren Clustering arbeiten, aber vielfältigere und präzisere Techniken. Machine Learning Mastery mit Python Machine Learning Mastery Mit Python Machine Learning Mastery mit Python ist für Entwickler mit einem kleinen Hintergrund in Machine Learning und viel Interesse an der Herstellung von präzisen Vorhersagen und Ergebnisse liefern Ich habe sorgfältig entworfen, diese Ebook für Entwickler, die bereits wissen, ein wenig Hintergrund im maschinellen Lernen und wer interessiert sind Entdecken, wie man genaue Vorhersagen macht und Ergebnisse mit dem maschinellen Lernen auf dem Python-Ökosystem liefert. Vorstellung des Leitfadens zum angewandten Maschinenlernen mit Python. Sie entdecken den Schritt-für-Schritt-Prozess, den Sie verwenden können, um loszulegen und gut zu maschinelles Lernen für die prädiktive Modellierung mit dem Python-Ökosystem zu werden: Dieses Buch wird Sie davon abhalten, ein Entwickler zu sein, der sich für das maschinelle Lernen mit Python interessiert Ein Entwickler, der die Ressourcen und die Fähigkeit hat, durch einen neuen Datensatz end-to-end mit Python zu arbeiten und genaue prädiktive Modelle zu entwickeln. Nach dem Lesen dieses ebook werden Sie wissen8230 Wie man ein Modell liefert, das genaue Vorhersagen auf neue unsichtbare Daten machen kann. Wie man alle Unteraufgaben eines prädiktiven Modellierungsproblems mit Python abschließt. Wie man neue und verschiedene Techniken in Python und SciPy lernt. Wie man durch ein kleines bis mittelgroßes Dataset end-to-end arbeitet. Wie bekomme ich Hilfe mit Python Maschine lernen. Sie wissen, welche Python-Module, Klassen und Funktionen für gängige maschinelle Lernaufgaben verwendet werden sollen. Von hier aus können Sie beginnen, in die Besonderheiten der Funktionen, Techniken und Algorithmen mit dem Ziel zu lernen, wie man sie besser nutzen, um genauere prädiktive Modelle liefern, zuverlässiger in kürzerer Zeit. Harness Die steigende Kraft von Python für das Maschinelles Lernen Das Python-Ökosystem wächst und kann die dominierende Plattform für das maschinelle Lernen werden. Der Grund dafür ist, dass Python eine universelle Programmiersprache ist (im Gegensatz zu R oder Matlab). Dies bedeutet, dass Sie den gleichen Code für Forschung und Entwicklung verwenden können, um herauszufinden, welches Modell zu laufen, wie Sie können in der Produktion. Die Kosten - und Wartungswirkungsgrade und Vorteile dieser Tatsache können nicht unterschätzt werden. Alles, was Sie wissen müssen, um Maschine zu appellieren Lernen in Python Sie erhalten: 16 Lektionen auf Python Best Practices für Maschinelle Lernaufgaben und 3 Projekt Tutorials, die es alle zusammen bin Dieses Ebook wurde um zwei Themen entworfen, um Ihnen den Start und die Verwendung von Python für Angewandte Maschine lernt effektiv und schnell. Diese beiden Teile sind Lektionen und Projekte: Lektionen. Erfahren Sie, wie die Unteraufgaben der maschinellen Lernprojekte auf Python und die bewährte Methode der Arbeit durch jede Aufgabe abbilden. Projekte. Binden Sie alle Kenntnisse aus dem Unterricht durch die Arbeit durch Fallstudie prädiktive Modellierung Probleme. 1. Lektionen Hier ist ein Überblick über die 16 Schritt-für-Schritt-Unterrichtsstunden, die Sie abschließen: Lektion 1. Python-Ökosystem für Maschinelles Lernen. Lektion 2 . Python und SciPy Crash Kurs. Lektion 3 . Daten aus CSV laden. Lektion 4 Verstehen von Daten mit beschreibenden Statistiken. Lektion 5 Verstehen von Daten mit Visualisierung. Lektion 6 Pre-Process Daten. Lektion 7 Merkmalsauswahl. Lektion 8 Resampling Methoden. Lektion 9 Algorithmus Auswertung Metriken. Lektion 10 Spot-Check Klassifizierungsalgorithmen. Lektion 11. Spot-Check Regressionsalgorithmen. Lektion 12 Modellauswahl. Lektion 13 Pipelines Lektion 14 Ensemble-Methoden. Lektion 16. Modellfinanzierung. Jede Lektion wurde in ca. 30 Minuten vom durchschnittlichen Entwickler ausgefüllt. 2. Projekte Hier finden Sie einen Überblick über die 3 End-to-End-Projekte, die Sie abschließen werden: Projekt 1. Hallo Weltprojekt (Iris Blumen Datensatz). Projekt 2 Regression (Boston House Price Dataset). Projekt 3 Binärklassifikation (Sonar-Dataset). Jedes Projekt wurde in ca. 60 Minuten vom durchschnittlichen Entwickler ausgefüllt. Master Machine Lernen mit Python Inhaltsverzeichnis BONUS: Python Machine Lernen Skript Bibliothek 8230you erhalten 74 Vollständig arbeiten Python Scripts Jedes Rezept in dem Buch präsentiert ist Standalone bedeutet, dass Sie kopieren und fügen Sie es in Ihr Projekt und verwenden Sie es sofort. Sie erhalten ein Python-Skript (.py) für jedes Beispiel, das im Buch zur Verfügung gestellt wird. Ihre Python-Skriptbibliothek wird nach Kapiteln verknüpft, die Themen wie: Analysieren von Daten Daten Laden Daten Zusammenfassung Datenvisualisierung Vorbereiten Daten Daten Vorbereitung Daten Merkmal Auswahl Algorithmen Klassifizierung Regression Auswerten Algorithmen Algorithmus Vergleich Algorithmus Metriken Algorithmus Pipeline Algorithmus Resampling Verbessern Ergebnisse Algorithmus Tuning Ensembles Finalize Modell Dies bedeutet Dass Sie folgen können und vergleichen Sie Ihre Antworten auf eine bekannte funktionierende Implementierung jedes Algorithmus in den bereitgestellten Python-Dateien. Dies hilft viel, um Ihre Fortschritte bei der Arbeit durch die Details einer bestimmten Aufgabe zu beschleunigen. Python Machine Lernen Beispiel Code Über den Autor Ich lebe in Australien mit meiner Frau und Sohn und liebe es zu schreiben und Code. Ich habe einen Informatik-Hintergrund sowie einen Master und Ph. D. Grad in Künstlicher Intelligenz. Ive schrieb Bücher über Algorithmen, gewann und rangiert in den Top 10 in maschinellen Lernwettbewerben, konsultiert für Startups und verbrachte lange Zeit an Systemen zur Prognose tropischer Wirbelstürme. (Ja ich habe Tonnen von Code geschrieben, der betriebsbereit läuft) Ich bekomme eine Menge Zufriedenheit, die den Entwicklern hilft, loszulegen und wirklich gut zu maschinelles Lernen zu bekommen. Ich lehre eine unkonventionelle Top-down-und Ergebnis-erste Ansatz für das maschinelle Lernen, wo wir beginnen durch die Arbeit durch Tutorials und Probleme, dann später waten in die Theorie, wie wir es brauchen. Ich bin hier um dir zu helfen, wenn du irgendwelche Fragen hast. Ich möchte, dass du bei der Lernmethode ehrfürchtig bist. Holen Sie sich Ihr Beispiel Kapitel Geben Sie Ihre E-Mail-Adresse und Ihr Beispiel Kapitel wird an Ihren Posteingang gesendet werden. Überprüfen Sie heraus, was Kunden sagen: Extrem nützlich für die sofortige Umsetzung von ML zu allen Anwendungen, die Sie haben können. Dieses Buch bietet tatsächlich Beispiele und Rezepte, die Sie studieren und lernen können. Dies ist ein Buch für die Implikation, es ist nicht unbedingt erklären, den Code in der Tiefe so weit wie, wie es tut, was es tut, aber es erklärt genau, wie es zu benutzen Ryland Thomas Mathews Produktspezialist Maschine Lernen Mastery von Jason Brownlee ist eine hervorragende Einführung in ein sehr wichtiges und modernes Thema. Der stärkste Aspekt des Buches ist das, was ich tun kann. Ich glaube, dass das Buch von noch mehr Wert sein kann mit etwas mehr Erklärung darüber, was die verschiedenen Arten von Algorithmen tun, aber würde es dennoch jedem empfehlen, ohne einen technischen Hintergrund, der loslegen will. Pieter Kubben Neurochirurg bei Maastricht UMC Du bist nicht allein in der Wahl der Maschine Lernbeherrschung vertraut von über 10.000 Praktizierenden, darunter auch Mitarbeiter von Firmen wie: Studenten und Dozenten von Universitäten wie: und viele Tausende mehr. Absolut kein Risiko mit. 100 Geld-zurück-Garantie Plus, wie Sie von einem großartigen Produkt auf dem Markt erwarten sollten, kommt jede Maschine Lernbeherrschung Ebook mit dem sichersten Zeichen des Vertrauens: meine Gold-Standard 100 Geld-zurück-Garantie. 100 Geld-Zurück-Garantie Wenn youre nicht glücklich mit Ihrem Kauf von irgendwelchen der Maschine lernen Mastery Ebooks, mailen Sie mir einfach innerhalb von 90 Tagen nach dem Kauf, und krank geben Sie Ihr Geld zurück ASAP. Keine Wartezeit. 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Sichere Zahlungsabwicklung mit SSL-Verschlüsselung Haben Sie mehr Fragen Stellen Sie sich vor, Sie hatten die Fähigkeiten und das Vertrauen zu sagen: JA. Und folge durch. Ich bin dort gewesen. Es fühlt sich großartig an, wie viel ist das für dich wert Die Branche verlangt nach maßgeblichem Lernen. Der Markt will Menschen, die Ergebnisse liefern können, schreiben nicht akademische Papiere. Geschäft weiß, was diese Fähigkeiten wert sind und zahlen hoheshöhe Einstiegsgehälter. Ein Data Scientists Gehalt beginnt bei: 100.000 bis 150.000. Ein Lerningenieur-Gehalt ist sogar noch höher. Was sind deine Alternativen Du hast es so weit gemacht. Du bist bereit, Maßnahmen zu ergreifen. Aber was sind deine Alternativen Welche Optionen gibt es (1) Ein Theoretisches Lehrbuch für 100. Seine langweilig, Mathe-schwer und youll wahrscheinlich nie beenden. (2) Ein On-site Boot Camp für 10.000. Seine voll von kleinen Kindern, müssen Sie reisen und es kann Monate dauern. (3) Ein höherer Grad für 100.000. Seine teuer, dauert Jahre, und youll ein akademischer sein. Für die Hands-On-Fähigkeiten bekommst du. Und die Geschwindigkeit der Ergebnisse sehen Sie. Und der Niedrige Preis, den Sie bezahlen. Machine Learning Mastery Ebooks sind erstaunlich Wert Und sie arbeiten. Thats, warum ich die Geld-zurück-Garantie anbiete. Youre A Professional Das Feld bewegt sich schnell,. Wie lange können Sie warten Sie denken, Sie haben die ganze Zeit in der Welt, aber. Neue Methoden werden entwickelt und Algorithmen ändern sich. Neue Bücher werden freigegeben und die Preise steigen. Neue Absolventen kommen und Jobs werden gefüllt Jetzt ist die beste Zeit, um Ihren Anfang zu machen. Bottom-up ist langsam und frustrierend. Willst du nicht schneller, kannst du wirklich einen anderen Tag, eine Woche oder einen Monat machen. Kratzen von Ideen und Code aus unvollständigen Beiträgen. Skimming Theorie und Einblick aus kurzen Videos. Parsing griechische Buchstaben aus akademischen Lehrbüchern. Gezieltes Training ist dein kürzester Weg zu einem Ergebnis. Professionals Verwenden Sie Training, um auf Ihrem Feld zu bleiben Holen Sie sich das Training, das Sie brauchen Sie wollen nicht zurückfallen oder die Gelegenheit verpassen. Häufig gestellte Fragen Welche Programmiersprache verwendet wird Alle Beispiele verwenden die Python-Programmiersprache Version 2.7. Muss ich ein guter Programmierer sein. Dieses Ebook verlangt, dass Sie eine Programmierer Denkweise des Denkens in Verfahren und Lernen durch tun haben. Sie müssen nicht ein ausgezeichneter Programmierer zu lesen und zu lernen, über maschinelle Lernalgorithmen. Wie viel Mathe muss ich wissen, kein Hintergrund in der Statistik, Wahrscheinlichkeit oder lineare Algebra ist erforderlich. Wir ziehen keine Gleichungen ab. Wie viele Seiten ist das Ebook Das Ebook ist 178 Seiten. Wie viele Beispiel Python-Skripte enthalten sind Ein Katalog von 74 Python-Rezepten sind enthalten. Gibt es ein Hardcopy-Buch nicht zu diesem Zeitpunkt. Nur Ebook Bekomme ich Updates Ja. Sie werden über Updates zum Buch und Code benachrichtigt, die Sie kostenlos herunterladen können. Gibt es eine digitale Rechteverwaltung (DRM) Nein, da ist kein DRM. Wie lange wird das Ebook fertig sein, ich empfehle, ein Kapitel pro Tag zu lesen. Mit 16 Lektionen und 3 Projekten und schnell durch das Intro und Schlussfolgerungen, können Sie in 3 Wochen beenden. Auf der anderen Seite, wenn Sie scharf sind, können Sie das ganze Material an einem Wochenende durcharbeiten. Was, wenn ich Hilfe brauche Das letzte Kapitel ist mit dem Titel 8220 Getting More Help 8221 und zeigt auf Ressourcen, die Sie verwenden können, um mehr Hilfe beim maschinellen Lernen in Python zu bekommen. Wie viel maschinelles Lernen muss ich nur noch ein wenig wissen Sie werden Schritt für Schritt durch den Prozess der Arbeit eines maschinellen Lernprojekts von Ende zu Ende führen. Eine Lektion für jeden Schritt und 3 Beispielprojekte, die alles zusammenbinden. Gibt es zusätzliche Downloads Ja. Zusätzlich zum Download für das Ebook selbst haben Sie Zugriff auf einen Katalog von Python-Rezepten, die jeden Schritt des angewandten Maschinen-Lernprozesses abdecken. Dlib enthält eine breite Palette von maschinellen Lernalgorithmen. Alle entworfen, um sehr modular zu sein, schnell durchzuführen und einfach zu bedienen über eine saubere und moderne C API. Es wird in einer breiten Palette von Anwendungen eingesetzt, darunter Robotik, eingebettete Geräte, Mobiltelefone und große Hochleistungsrechenumgebungen. Wenn Sie dlib in Ihrer Forschung verwenden, zitieren Sie bitte: Primäre Algorithmen Andere Werkzeuge In dlib besteht ein tiefes neuronales Netzwerk aus 3 Hauptteilen. Eine Eingangsschicht. Ein Bündel von rechnerischen Schichten. Und wahlweise eine Verlustschicht. Die addlayer-Klasse ist das zentrale Objekt, das eine Computational-Schicht auf eine Eingabeschicht oder ein ganzes Netzwerk hinzufügt. Daher werden tiefe neuronale Netze durch Stapeln vieler Schichten übereinander mit der addlayer-Klasse erstellt. Addlosslayer Dieses Objekt ist ein Werkzeug zum Stapeln einer Verlustschicht auf der Oberseite eines tiefen neuronalen Netzes. Addskiplayer Dieses Objekt fügt eine neue Ebene zu einem tiefen neuronalen Netzwerk hinzu, das seine Eingabe von einer markierten Schicht anstatt aus der unmittelbaren Vorgänger-Ebene zieht, wie es normalerweise geschieht. Für ein Tutorial, wie man Tagging verwendet, sehen Sie das Beispielprogramm dnnintroduction2ex. cpp. Addtaglayer Dieses Objekt ist ein Werkzeug zum Markieren von Ebenen in einem tiefen neuronalen Netzwerk. Diese Tags machen es einfach, auf die markierte Schicht in anderen Teilen Ihres Codes zu verweisen. Speziell fügt dieses Objekt eine neue Ebene auf ein tiefes neuronales Netzwerk hinzu. Diese Schicht führt jedoch einfach die Identitätsumwandlung durch. Das heißt, es ist ein No-op und seine Präsenz ändert nicht das Verhalten des Netzwerks. Es existiert nur, um von addskiplayer oder layer () verwendet zu werden, um auf einen bestimmten Teil eines Netzwerks zu verweisen. Für ein Tutorial, wie man Tagging verwendet, sehen Sie das Beispielprogramm dnnintroduction2ex. cpp. Aliastensor Dieses Objekt ist ein Tensor, der einen anderen Tensor aliasiert. Das ist, es hat nicht seinen eigenen Block des Gedächtnisses, sondern stattdessen einfach Zeiger auf die Erinnerung an ein anderes Tensor-Objekt. Es erlaubt Ihnen also, einen Tensor effizient in Stücke zu brechen und diese Stücke in Funktionen zu übergeben. Annäherungsfunktion Diese Funktion versucht, ein Distanzfunktionsobjekt zu finden, das nahe einer Zielentfernungsfunktion liegt. Das heißt, es sucht nach einem X, so dass das Ziel (X) minimiert wird. Kritisch kann X eingestellt werden, um weniger Basenvektoren als das Ziel zu verwenden. Die Optimierung beginnt mit einer anfänglichen Vermutung, die vom Benutzer geliefert wird, und sucht nach einem X, das das Ziel (X) lokal minimiert. Da dieses Problem viele lokale Minima haben kann, kann die Qualität des Ausgangspunktes die Ergebnisse signifikant beeinflussen. Zuordnungsfunktion Dieses Objekt ist ein Werkzeug zur Lösung des optimalen Zuweisungsproblems bei einer benutzerdefinierten Methode zur Berechnung der Qualität einer bestimmten Zuordnung. averageprecision batchcached batchtrainer bottomupcluster chinesewhispers 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 istrackassociationproblem kernelmatrix krrtrainer learnplattscaling Diese Funktion ist Eine Implementierung des in den folgenden Papieren beschriebenen Algorithmus: Probabilistische Ausgänge für Support-Vektor-Maschinen und Vergleiche zu regulierten Likelihood-Methoden von John C. Platt. 26. März 1999 A Hinweis auf Platts Probabilistische Ausgänge für Support-Vektor-Maschinen von Hsuan-Tien Lin, Chih-Jen Lin und Ruby C. Weng Diese Funktion ist das Werkzeug zur Implementierung der trainprobabilistischen Dekompressionsroutine. Lineare Unabhängigkeitssubsetfinder Dies ist eine Implementierung eines Online-Algorithmus für die rekursive Suche eines Satzes (aka Wörterbuch) von linear unabhängigen Vektoren in einem kernelinduzierten Merkmalsraum. Um es zu benutzen, entscheidest du, wie groß du das Wörterbuch möchtest und dann fügst du es Stichproben. Die Implementierung nutzt die in der Zeitschrift "The Lineel Recursive Least Squares Algorithmus" von Yaakov Engel beschriebene Approxome Linearly Dependent Metric, um zu entscheiden, welche Punkte linearer sind als andere. Die Metrik ist einfach der quadratische Abstand zwischen einem Testpunkt und dem Unterraum, der von dem Satz von Wörterbuchvektoren überspannt wird. Jedes Mal, wenn Sie dieses Objekt mit einem neuen Stichprobenpunkt präsentieren, berechnet es den Projektionsabstand und wenn es ausreichend groß ist, dann ist dieser neue Punkt in das Wörterbuch aufgenommen. Beachten Sie, dass dieses Objekt mit einer maximalen Größe konfiguriert werden kann. Sobald die maximale Wörterbuchgröße erreicht ist, tritt jeder neue Punkt einen vorherigen Punkt aus. Dies geschieht durch das Entfernen des Wörterbuchvektors, der den kleinsten Projektionsabstand auf die anderen hat. Das heißt, der am wenigsten linear unabhängige Vektor wird entfernt, um Platz für das neue zu schaffen. Linearkernel Dieses Objekt stellt einen linearen Funktionskern für die Verwendung von Kernel-Lernmaschinen dar. Linearmanifoldregularizer Viele Lernalgorithmen versuchen, eine Funktion zu minimieren, die auf einem hohen Niveau so aussieht: Die Idee ist, den Satz von Parametern zu finden, w, der einen niedrigen Fehler auf Ihren Trainingsdaten gibt, aber auch nach einer bestimmten Maßnahme nicht komplex ist Der Komplexität. Diese Strategie, die Komplexität zu bestrafen, wird gewöhnlich als Regularisierung bezeichnet. In der obigen Einstellung bestehen alle Trainingsdaten aus markierten Samples. Allerdings wäre es schön, von unbeschrifteten Daten profitieren zu können. Die Idee der vielfältigen Regularisierung besteht darin, nützliche Informationen aus unbeschrifteten Daten zu extrahieren, indem sie zuerst festlegt, welche Datenproben nahe beieinander liegen (vielleicht unter Verwendung ihrer 3 nächstgelegenen Nachbarn) und dann einen Begriff zu der obigen Funktion hinzufügen, die jede Entscheidungsregel, die unterschiedlich produziert, bestraft Ausgänge auf Datenproben, die wir als nahe bezeichnen. Es stellt sich heraus, dass es möglich ist, diese vielfältigen regulierten Lernprobleme in die oben gezeigte normale Form umzuwandeln, indem eine bestimmte Art der Vorverarbeitung auf alle unsere Datenmuster angewendet wird. Sobald dies geschehen ist, können wir einen normalen Lernalgorithmus wie den svmclineartrainer verwenden. Auf nur die markierten Datenmuster und erhalten die gleiche Ausgabe wie die vielfältig regulierten Lernenden hätte produziert. Der linearmanifoldregularizer ist ein Werkzeug für die Erstellung dieser Vorverarbeitungstransformation. Insbesondere ist die Transformation linear. Das ist, es ist nur eine Matrix Sie multiplizieren mit all Ihren Proben. Für eine ausführlichere Diskussion dieses Themas sollten Sie das folgende Papier konsultieren. Siehe insbesondere Abschnitt 4.2. Dieses Objekt berechnet die in diesem Abschnitt beschriebene inverse T-Matrix. Lineare Verteiler-Regularisierung für Großskala Semi-betreutes Lernen von Vikas Sindhwani, Partha Niyogi und Mikhail Belkin loadimagedataset Dies ist eine Funktion, die die Liste der Bilder lädt, die durch eine Bilddatensatz-Metadatendatei sowie die Kastenpositionen für jedes Bild angezeigt werden. Es macht das Laden der Daten notwendig, um einen Objektdetektor ein wenig bequemer zu trainieren. Loadimagedatasetmetadata dlib kommt mit einem grafischen Werkzeug für die Annotation von Bildern mit markierten Rechtecken. Das Tool erzeugt eine XML-Datei mit diesen Annotationen. Daher ist loadimagedatasetmetadata () eine Routine zum Analysieren dieser XML-Dateien. Beachten Sie auch, dass dies das Metadatenformat ist, das von dem mit dem dlib im Toolimglab-Ordner enthaltenen Bildbeschriftungswerkzeug verwendet wird. Loadlibsvmformatteddata Dies ist eine Funktion, die die Daten aus einer Datei lädt, die das LIBSVM-Format verwendet. Es lädt die Daten in einen std :: Vektor von spärlichen Vektoren. Wenn Sie Daten in dichte Vektoren (d. H. Dlib :: Matrixobjekte) laden möchten, können Sie die Sparsetodense-Funktion verwenden, um die Konvertierung durchzuführen. Auch einige LIBSVM formatierte Dateien nummerieren ihre Funktionen beginnend mit 1 anstatt 0. Wenn dies Sie stört, dann können Sie es reparieren, indem Sie die fixnonzeroindexing Funktion auf die Daten nach dem Laden verwenden. loadmnistdataset lossmeansquared lossmeansquaredmultioutput lossmetric lossmmod Modularität multiclasslineardecisionfunction nearestcenter newmancluster normalizedfunction nulltrainer nulltrainertype offsetkernel onevsalldecisionfunction onevsalltrainer onevsonedecisionfunction onevsonetrainer pickinitialcenters polynomialkernel probabilistischen probabilisticdecisionfunction probabilisticfunction Process 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 sparsehistogramintersectionkernel 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 trainprobabilisticdecisionfunction vectornormalizer vectornormalizerfrobmetric vectornormalizerpca verbosebatch verbosebatchcached
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