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使用knn算法对鸢尾花数据集进行分类(数据挖掘apriori算法)

用二维的图例，说明knn算法，如下： 二维空间下数据之间的距离计算： 在n维空间两个数据之间: 2.具体步骤： （1）计算待测试数据与各训练数据的距离 （2）将计算的距离进行由小到大排序...2.具体实现 （1）方法一 ①利用slearn库中的load_iris()导入iris数据集 ②使用train_test_split()对数据集进行划分 ③KNeighborsClassifier...()设置邻居数 ④利用fit()构建基于训练集的模型 ⑤使用predict()进行预测 ⑥使用score()进行模型评估 说明：本代码来源于《Python机器学习基础教程》在此仅供学习使用。...(X_test,y_test))) （2）方法二 ①使用读取文件的方式，使用open、以及csv中的相关方法载入数据 ②输入测试集和训练集的比率，对载入的数据使用shuffle()打乱后，计算训练集及测试集个数对特征值数据和对应的标签数据进行分割...将距离进行排序，并返回索引值， ④取出值最小的k个，获得其标签值，存进一个字典，标签值为键，出现次数为值，对字典进行按值的大小递减排序，将字典第一个键的值存入预测结果的列表中，计算完所有测试集数据后，

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    实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU）

    [PyTorch小试牛刀]实战三·DNN实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 10 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...0.881 0.859 结果分析 我笔记本配置为CPU i5 8250u GPU MX150 2G内存 使用CPU训练时，每100步，2.2秒左右 使用GPU训练时，每100步，1.4秒左右 提升了将近...2倍， 经过测试，使用GPU运算DNN速率大概是CPU的1.5倍，在简单的网络中GPU效率不明显，在RNN与CNN中有超过十倍的提升。

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    技术分享 | 使用 sync_diff_inspector 对两个 MySQL 进行数据校验

    如果不使用该特性，需要设置 ignore-columns 忽略这些列的检查。 支持对不包含主键或者唯一索引的表进行校验，但是如果数据不一致，生成的用于修复的 SQL 可能无法正确修复数据。...本文将介绍使用 sync-diff-inspector 工具对两个 MySQL 实例中的数据进行校验，两个 MySQL 实例之间使用 DTS 工具来同步数据。.../output/sync_diff.log' 对多个table进行数据校验 #对schema进行数据校验也是对多个table进行数据校验的一种，这里以指定多个具体表名为例 #由于对多个table进行数据校验...where id in (11,22,33,44,55,66,77,88,99);" # 使用对单表进行范围校验配置，对sbtest.sbtest1表进行范围校验 shell> ....表建议使用utf8mb4字符集，不支持MySQL8.0的utf8mb3字符集 mysql> select @@version; +-----------+ | @@version | +--------

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    ArgMiner：一个用于对论点挖掘数据集进行处理、增强、训练和推理的 PyTorch 的包

    本文介绍的ArgMiner是一个用于使用基于Transformer的模型对SOTA论点挖掘数据集进行标准化的数据处理、数据增强、训练和推断的pytorch的包。...本文从包特性介绍开始，然后是SOTA数据集的介绍，并详细描述了ArgMiner的处理和扩展特性。最后对论点挖掘模型的推理和评估(通过Web应用程序)进行了简要的讨论。...可以在不更改数据处理管道的情况下进行自定义增强 提供一个 用于使用任何 HuggingFace TokenClassification 模型进行论点挖掘微调的PyTorch数据集类 提供高效的训练和推理流程...这样可以支持使用标准方法来生成NER标签，或增强数据。...ArgMiner是Early Release Access中的一个包，可以用于对SOTA论点挖掘数据集进行标准化处理、扩充、训练和执行推断 虽然包的核心已经准备好了，但是还有一些零散的部分需要解决，例如

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    实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU）

    [PyTorch小试牛刀]实战五·RNN(LSTM)实现逻辑回归对FashionMNIST数据集进行分类（使用GPU） 内容还包括了网络模型参数的保存于加载。...数据集 下载地址 代码部分 import torch as t import torchvision as tv import numpy as np import time # 超参数 EPOCH...= 5 BATCH_SIZE = 100 DOWNLOAD_MNIST = True # 下过数据的话, 就可以设置成 False N_TEST_IMG = 10 # 到时候显示...r_out shape (batch, time_step, output_size) # h_n shape (n_layers, batch, hidden_size) LSTM 有两个...CPU训练时，每100步，58秒左右 使用GPU训练时，每100步，3.3秒左右 提升了将近20倍， 经过测试，使用GPU运算RNN速率大概是CPU的15~20倍，推荐大家使用GPU运算，就算GPU

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    单细胞转录组之使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析

    这里使用CellChat对单个单细胞数据集进行细胞间通讯分析1.CellChat对象的创建、处理及初始化创建CellChat对象需要两个文件：1.细胞的基因表达数据，可以直接是Seurat 或者 SingleCellExperiment...# 使用数据库所有内容进行分析# CellChatDB.use 使用的数据库cellchat@DB 使用综合方法对推断出的细胞-细胞通信网络进行定量表征和比较。...分组可以基于功能或结构相似性进行。功能相似性：功能相似度高表示主要发送器和接收器相似，可解释为两个信号通路或两个配体受体对具有相似的作用。功能相似性分析要求两个数据集之间的细胞群组成相同。...三部曲1：使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析运行cellchat分析时遇到的一些问题致谢I thank Dr.Jianming Zeng(University of Macau), and

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    教你使用TensorFlow2对阿拉伯语手写字符数据集进行识别

    「@Author：Runsen」 在本教程中，我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于多分类任务的深度学习模型，该任务需要对阿拉伯语手写字符数据集进行识别。...使用 Matlab 2016a 自动分割每个块以确定每个块的坐标。该数据库分为两组：训练集（每类 13,440 个字符到 480 个图像）和测试集（每类 3,360 个字符到 120 个图像）。...to_categorical就是将类别向量转换为二进制（只有0和1）的矩阵类型表示 在这里，我们将使用keras的一个热编码对这些类别值进行编码。...第二层是批量标准化层，它解决了特征分布在训练和测试数据中的变化，BN层添加在激活函数前，对输入激活函数的输入进行归一化。这样解决了输入数据发生偏移和增大的影响。 第三层是MaxPooling层。...最大池层用于对输入进行下采样，使模型能够对特征进行假设，从而减少过拟合。它还减少了参数的学习次数，减少了训练时间。 下一层是使用dropout的正则化层。

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    对稀有飞机数据集进行多属性物体检测：使用YOLOv5的实验过程

    导读 如何使用物体的多个特征来提升物体检测的能力，使用YOLOv5进行多属性物体检测的实验。 我们发布了RarePlanes数据集和基线实验的结果。...最终，我们决定使用YOLOv5进行物体检测，事后看来，这是对的，分割方法很难分离靠的很近的相似物体。 YOLO网络在各种任务上都显示了优良的性能。...我们建议首先对这些图像进行训练，因为它们可以提高训练速度。下载好了图片，必须按照下面的结构进行组织： YOLOv5数据层次结构 使用RarePlanes数据集，你可以为你想要检测的特性提供许多选项。...在本教程中，我们选择在自定义类中组合“num_engines”和“propulsion”，因为我们希望通过强制模型尝试识别这两个相关属性来促进对这两个类的模型推断。...之前，我们讨论了如何使用合成数据来增强这些稀有类(或稀有飞机)，以提高特定类的性能。 总结 鲁棒的机器学习严重依赖于高质量的数据集。

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    CellChat三部曲2：使用CellChat 对多个数据集细胞通讯进行比较分析

    第四部分：使用层次结构图、圆图或和弦图可视比较细胞-细胞通信 第五部分：比较不同数据集之间的信号基因表达分布 保存合并的CellChat对象 CellChat 采用自上而下的方法，即从大局出发，然后对信号机制进行更详细的改进...不同细胞群之间的相互作用数量或强度的差异 两个数据集之间细胞通信网络中交互或交互强度的差异数可以使用圆图可视化， 与第一个数据集相比，[红色]（或[蓝色]边表示信号在第二个数据集中增加或[减少]）。...如果有更多的数据集进行比较，我们可以直接显示每个数据集中任意两个细胞群之间的交互次数或交互强度。...根据信号/结构的相似性识别差异较大（或更少）的信号网络以及信号组 CellChat 根据推断的通信网络的功能和拓扑相似性，对其进行联合多重学习和分类。NB：此类分析适用于两个以上的数据集。...功能相似性：功能相似度高表示主要发射器和接收器相似，可解释为两个信号通路或两个配体受体对具有相似的作用。NB： 功能相似性分析不适用于具有不同细胞类型成分的多个数据集。

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    CellChat三部曲1：使用CellChat对单个数据集进行细胞间通讯分析

    系列教程共三篇：单个数据集分析，多个数据集比较分析，具有较大成分差异的数据集比较分析。...保存cellchat对象 此教程概述了使用CellChat对单个数据集细胞通信网络进行推断、分析和可视化的步骤。...对于后者，CellChat 通过根据低维空间或伪时间轨迹空间中的细胞距离构建共享的邻近图自动对细胞进行分组。 加载数据 对于基因表达数据矩阵，要求基因为行名，细胞为列名。...它可以通过结合通讯网络分析、模式识别和多重学习方法，使用综合方法对推断出的细胞-细胞通信网络进行定量表征和比较。...分组可以基于功能或结构相似性进行。 功能相似性：功能相似度高表示主要发送器和接收器相似，可解释为两个信号通路或两个配体受体对具有相似的作用。功能相似性分析要求两个数据集之间的细胞群组成相同。

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    【深度学习实验】线性模型（五）：使用Pytorch实现线性模型：基于鸢尾花数据集，对模型进行评估（使用随机梯度下降优化器）

    一、实验介绍 线性模型是机器学习中最基本的模型之一，通过对输入特征进行线性组合来预测输出。本实验旨在展示使用随机梯度下降优化器训练线性模型的过程，并评估模型在鸢尾花数据集上的性能。...鸢尾花数据预处理 加载鸢尾花数据集并进行预处理 将数据集分为训练集和测试集 将数据转换为PyTorch张量 iris = load_iris() x_train, x_test, y_train...测试集预测 在测试集上进行预测，使用训练好的模型对测试集进行预测 with torch.no_grad(): test_prediction = linear_model(x_test...，并在鸢尾花数据集上取得了较好的分类性能。...实验结果表明，经过优化后的模型能够对鸢尾花进行准确的分类，并具有较高的精确度、召回率和F1得分。 9.

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    WPF 基础 2D 图形学知识 判断点是否在任意几何内部方法

    如果所有的向量的叉积都在相同的方向，也就是说点在所有的几何邻边组成的线段集的相同一侧，也就是点在几何内部。...那么为什么使用叉积的数值可以用来判断点在向量的方向？原因在于叉积的几何意义。在数学上叉积又称为外积，假定有两个向量是 a 和 b 而且这两个都是二维向量。...那么求 a 和 b 的叉积的意义就是获取垂直于 a 和 b 的 c 向量，其方向由右手定则决定，模长等于以两个向量为边的平行四边形的面积。也就是说叉积其实算出来的是一个新的向量。...请看以下动态图片可以加深对向量叉积的理解，下面图片来自维基百科 ?...在 WPF 中可以使用两个点相减拿到向量。

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    【算法】Graham 凸包扫描算法 ( 凸包概念 | 常用的凸包算法 | 角排序 | 叉积 | Python 代码示例 )

    , 使用 Python 3.9 开发 ; 一、Graham 凸包扫描算法 1、凸包概念 凸包概念 : 在二维平面中 , 包围点集的最小凸多边形 , 其顶点集包含了给定点集中的所有点 , 并且不存在任何一条线段可以穿过这个多边形的内部而不与多边形的边界相交...是 以角度大小进行排序 , 这里的角度是 选定的基准点 与 点集中的点 的 极角 进行排序 ; 角排序 是一种在计算几何学和算法设计中常用的技术 , 用于对点集中的点按照其与某一基准点的极角进行排序..., 以便确定凸包的边界顺序 ; 在本算法中 , 以极坐标的原点为中心 , 进行角排序 ; 2、叉积 叉积 , 又称为 " 向量积 " 或 " 矢量积 " , 是两个向量之间的一种运算 , 叉积 的结果是一个新的向量...的 叉积为负数 ; B 在 向量 OA 右侧 , 则 OA 与 OB 的 叉积为正数 ; 给定平面上 3 个点 ABC , 叉积 可以判断一个 点 C 在向量 AB 的哪一边 , 如果 C 点在 向量...AB 左边 , 则 AB 与 AC 的叉积为正 ; 如果 C 点在 向量 AB 右边 , 则 AB 与 AC 的叉积为负 ; 3、算法过程分析 设置一个 栈 数据结构 , 将左下角的 2 个点放入 栈

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    Transformer模型训练教程02

    一、数据准备首先需要准备适合Transformer模型训练的数据集。我们使用开源的英文Wikipedia数据库作为示范,这可以通过Kaggle等平台下载获得。...Wikipedia数据是经过预处理的文本文件,一般将训练数据限定在1G左右。我们要做的是加载原始文本,然后进行切词、建词表、数值化等流程。...另外,为了加速训练,我们可以使用分布式TF,启动多个工作进程同时进行。这需要准备tf.distribute和tf.data模块。...在训练循环中,从tf.data队列中按批次读取数据,采用teacher forcing方式。将模型输出与目标计算交叉熵损失。...技术调整学习率策略,如warmup后衰减强化正则,增大Dropout概率使用Mixup,Cutmix等数据增强方法通过多次调整这些超参数组合,目标是求得验证集指标的最大化。

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    解决read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.dat

    示例代码：如何使用tf.data加载MNIST数据集在实际应用中，我们通常使用​​tf.data​​模块来处理数据集，包括加载、预处理和批处理等操作。...下面是一个示例代码，展示了如何使用​​tf.data​​加载MNIST数据集并进行模型训练。...为了增加模型训练的随机性，我们使用​​shuffle()​​函数对训练集进行乱序处理。然后，我们使用​​batch()​​函数设置每个批次的大小。...然后，使用​​compile()​​函数编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标。 最后，我们使用​​fit()​​函数对模型进行训练，并传入​​train_dataset​​作为训练数据集。...然后，使用​​evaluate()​​函数对模型进行评估，并传入​​test_dataset​​作为测试数据集。

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    实例介绍TensorFlow的输入流水线

    既然是官方标准数据格式，TF也提供了使用TFRecords文件建立输入流水线的方式。在tf.data出现之前，使用的是QueueRunner方式，即文件队列机制，其原理如下图所示： ?...文件队列机制主要分为两个阶段：第一个阶段将输入文件打乱，并在文件队列入列，然后Reader从文件队列中读取一个文件，同时文件队列出列这个文件，Reader同时对文件进行解码，然后生产数据样本，并将样本在样本队列中入列...利用这两个抽象，Dataset的使用简化为三个步骤： 创建Dataset实例对象； 创建遍历Dataset的Iterator实例对象； 从Iterator中不断地产生样本，并送入模型中进行训练。...，有时候你需要训练集和测试集，但是两者并不同，此时就可以定义两个不同的Dataset，并配合reinitializable Iterator来定义一个通用的迭代器，在使用前只需要送入不同的Dataset...4 MNIST完整实例 我们采用feedable Iterator来实现mnist数据集的训练过程，分别创建两个Dataset，一个为训练集，一个为验证集，对于验证集不需要shuffle操作。

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    实例介绍TensorFlow的输入流水线

    既然是官方标准数据格式，TF也提供了使用TFRecords文件建立输入流水线的方式。在tf.data出现之前，使用的是QueueRunner方式，即文件队列机制，其原理如下图所示： ?...文件队列机制主要分为两个阶段：第一个阶段将输入文件打乱，并在文件队列入列，然后Reader从文件队列中读取一个文件，同时文件队列出列这个文件，Reader同时对文件进行解码，然后生产数据样本，并将样本在样本队列中入列...利用这两个抽象，Dataset的使用简化为三个步骤： 创建Dataset实例对象； 创建遍历Dataset的Iterator实例对象； 从Iterator中不断地产生样本，并送入模型中进行训练...，有时候你需要训练集和测试集，但是两者并不同，此时就可以定义两个不同的Dataset，并配合reinitializable Iterator来定义一个通用的迭代器，在使用前只需要送入不同的Dataset...4 MNIST完整实例 我们采用feedable Iterator来实现mnist数据集的训练过程，分别创建两个Dataset，一个为训练集，一个为验证集，对于验证集不需要shuffle操作。

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    深度学习系列教程（六）tf.data API 使用方法介绍

    （入群方式在文末） 第六篇的教程主要内容：TensorFlow 数据导入 (tf.data API 使用介绍)。...tf.data 简介 以往的TensorFLow模型数据的导入方法可以分为两个主要方法，一种是使用另外一种是使用TensorFlow中的。...对dataset中的每个元素进行处理，这里的例子是对图片数据进行解码；将dataset重复一定数目的次数用于多个epoch的训练；将原来的dataset中的元素按照某个数量叠在一起，生成mini batch...iterator 可以被不同的 dataset 对象初始化，比如对于训练集进行了shuffle的操作，对于验证集则没有处理，通常这种情况会使用两个具有相同结构的dataset对象，如： feedable...，达到切换数据集的目的: 代码示例 这里举一个读取、解码图片，并且将图片的大小进行调整的例子： 更多的代码和详细说明请参见参考资料。

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