首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在Octave中为每个分类器绘制带有单独标记的分类数据?

在Octave中为每个分类器绘制带有单独标记的分类数据,可以按照以下步骤进行:

  1. 首先,确保已经安装了Octave,并且已经加载了需要的机器学习库,如libsvm或liblinear。
  2. 准备分类数据,包括特征向量和对应的类别标签。特征向量是描述数据特征的向量,类别标签是每个数据点所属的类别。
  3. 使用机器学习算法训练分类器。根据具体的需求和数据特点,选择适合的分类算法,如支持向量机(SVM)、逻辑回归(Logistic Regression)等。根据训练数据,使用相应的算法训练分类器模型。
  4. 对于每个分类器,使用训练好的模型对测试数据进行分类预测。将测试数据输入到分类器中,得到预测的类别标签。
  5. 将预测的类别标签与测试数据的特征向量一起保存起来,以便后续绘制分类数据。
  6. 使用Octave的绘图函数,如plot或scatter,根据每个分类器的类别标签,将分类数据绘制在图上。可以使用不同的颜色或标记来区分不同的分类器。

以下是一个示例代码,演示如何在Octave中为每个分类器绘制带有单独标记的分类数据:

代码语言:txt
复制
% 加载机器学习库
pkg load libsvm

% 准备分类数据
features = [1 2; 2 3; 3 4; 4 5; 5 6; 6 7];
labels = [1; 1; 1; 2; 2; 2];

% 训练分类器
model = svmtrain(labels, features, '-c 1 -g 0.1');

% 测试数据
test_features = [2.5 3.5; 4.5 5.5];
test_labels = [1; 2];

% 预测类别
[predicted_labels, accuracy, decision_values] = svmpredict(test_labels, test_features, model);

% 绘制分类数据
hold on;
scatter(features(labels==1, 1), features(labels==1, 2), 'r', 'filled');
scatter(features(labels==2, 1), features(labels==2, 2), 'b', 'filled');
scatter(test_features(predicted_labels==1, 1), test_features(predicted_labels==1, 2), 'ro');
scatter(test_features(predicted_labels==2, 1), test_features(predicted_labels==2, 2), 'bo');
legend('Class 1', 'Class 2', 'Predicted Class 1', 'Predicted Class 2');
hold off;

在这个示例中,我们使用了libsvm库来训练一个支持向量机分类器,并使用两个特征的数据进行训练和测试。最后,使用scatter函数将原始数据和预测数据绘制在图上,红色表示类别1,蓝色表示类别2,带有圆圈的点表示预测的类别。

这是一个简单的示例,实际应用中可能涉及更复杂的数据和分类器。根据具体的需求和数据特点,选择适合的分类算法和绘图方式。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

即插即用新卷积:提升CNN性能、速度翻倍

但是,这种为每个位置都分别存储一份特征表达,并分别一一处理的策略明显是不合理的。因为,对于图像而言,相邻位置往往描述的是同一个语义,从而共享一部分特征。 ? 图 2....方法 在本节中,研究人员首先介绍了用来降低特征图中空间冗余的特征表示,接着描述了直接作用于该表征的 Octave 卷积(图 4)。...实验评估 在本节中,研究人员验证了提出的 Octave 卷积对于 2D 和 3D 网络的效能和效率。...表 7:大型模型的 ImageNet 分类结果。配备有 OctConv 的模型名称显示为黑色粗体,相关研究的性能数据来自相应论文。...研究人员将多数例子中的批大小设为 128,但对于大到 GPU 内存无法负荷的网络,他们将批大小减小为 64(带†标记的)或 32(带‡标记的)或 8(带§标记的)。 ?

1.2K30

Github项目推荐 | Homemade Machine Learning - 自己动手实践机器学习算法

每个算法都有交互式Jupyter Notebook演示,你可以使用它来训练数据和算法配置,并立即在浏览器中查看结果、图表和预测。...回归 在回归问题中,我们做实值预测。 基本上我们尝试沿着训练样例绘制线/平面/n维平面。 用法示例:股票价格预测,销售分析,任何数字的依赖性等。 ?线性回归 ?...识别28x28像素图像的衣服类型 无监督学习 无监督学习是机器学习的一个分支,它从未经标记,分类或分类的测试数据中学习。...无监督学习不是响应反馈,而是识别数据中的共性,并根据每个新数据中是否存在这些共性做出反应。 聚类 在聚类问题中,我们根据未知的特征分割训练样本。 算法本身决定使用什么特征进行分割。...这是Jupyter Notebook的快速在线预览,你可以在浏览器中查看演示代码,图表和数据,而无需在本地安装任何内容。 如果你想更改代码并尝试使用演示笔记,你需要在Binder中启动笔记本。

1.4K40
  • 完美代替传统卷积!Facebook等提出全新卷积操作OctConv,速度接近理论极限

    (c) 所提出的多频特征表示将平滑变化的低频映射存储在低分辨率张量中,以减少空间冗余。(d) 所提出的 Octave Convolution 直接作用于这个表示。...它会更新每个组的信息,并进一步支持组之间的信息交换。 如图 1(a) 所示,自然图像可以分解为描述平稳变化结构的低空间频率分量和描述快速变化的精细细节的高空间频率分量。...中的每个 feature map 可以下面的公式计算: ? 式中 (p, q) 为位置坐标, ? ? 定义了一个局部邻域。 Octave Convolution....我们的设计目标是有效地处理相应频率张量中的低频和高频分量,同时使我们的 Octave特征表示的高频分量和低频分量之间能够有效地通信。 设 X, Y 为分解输入和输出张量。那么输出 ?...实验和评估 在实验和评估部分,我们验证了 Octave Convolution 在 2D 和 3D 网络中的有效性和效率。

    81620

    1.0初识机器学习

    (如自动直升机,无人驾驶汽车,手写识别,自然语言的处理,计算机视觉理解图像),同时为百万人根据每个人的喜好私人订制程序,实现真正的人脑级别的智能。   ...监督学习是指:我们给算法一个数据集,其中包含了正确答案,也就是说我们给它一个房价的数据集,在这个数据集中的每个样本,我们都给出正确的价格,这个房子的实际卖价,算法的目的就是给出更多的正确答案,例如,为你朋友想卖掉的这所新房子给出估价...在实际中遇到的问题,有时你也有两个以上可能的输出值,在实际的肿瘤分类中,可能有三种类型的肿瘤癌,因此,你可能要设预测值0,1,2或3.   ...Octave是一个免费开源的软件,使用Octave和MATLAB这类的工具,许多的学习算法,都可以通过几行代码来实现,在后续的课程中,将教给大家如何使用Octave,在Octave中实现这些算法。...实际上,在硅谷的许多项目机器学习算法,我们都是先用Octave建立软件原型,因为在Octave中实现这些学习算法,速度快得惊人。

    47140

    什么是机器学习

    视频中举了癌症肿瘤这个例子,针对诊断结果,分别分类为良性或恶性。还例如垃圾邮件分类问题,也同样属于监督学习中的分类问题。...上式中,θ 为参数,θ 的变化才决定了输出结果,不同以往,这里的 x 被我们视作已知(不论是数据集还是预测时的输入),所以怎样解得 θ 以更好地拟合数据,成了求解该问题的最终问题。...,分别为1,1,2,2,3,3,这样在平面坐标系中绘制出 hθx ,并分析 Jθ0,θ1 的变化。...给定数据集: 参数在 θ0 不恒为 0 时代价函数 Jθ 关于 θ0,θ1 的3-D图像,图像中的高度为代价函数的值。...θ0=360,θ1=0 时: 大概在 θ0=0.12,θ1=250 时: 上图中最中心的点(红点),近乎为图像中的最低点,也即代价函数的最小值,此时对应 hθx 对数据的拟合情况如左图所示,嗯,一看就拟合的很不错

    76250

    Python机器学习的练习四:多元逻辑回归

    在语法上快速标注,为了显示语句的输出,我在代码块中附加了一个“>”,以表明它是运行先前语句的结果。如果结果很长(超过1-2行),那么我就把它粘贴在代码块的另一个单独的块中。...每个带有白色手写数字的灰色框代表我们数据集中400维的行。 ?...在我们的新版本中,我们将去掉“for”循环,并使用线性代数(除了截距参数,它需要单独计算)计算每个参数的梯度。 还要注意,我们将数据结构转换为NumPy矩阵。...在这个练习中我们的任务是实现一对多的分类,其中k个不同类的标签导致了k个分类器,每个分类器在“class i”和“not class i”之间做决定。...:首先,我们为theta添加了一个额外的参数(带有一列训练数据)以计算截距项。

    1.5K50

    ICLR 2021 | 基于自监督学习的小样本分类,代码已开源

    深度神经网络往往要求为每个新任务收集大量标记训练数据,实用性也因此受到限制。给定来自一组源任务的数据,有两种迁移学习方法可以克服这种限制:小样本学习 (FSL) 和自监督学习 (SSL)。...由于 FSL 和 SSL 都旨在通过从一组源任务转移知识,从而减弱为目标任务收集大量标记训练数据的需要,因此本文考虑将它们组合在一个框架中。...然而,在[1, 2]中,SSL 与 FSL 以一种表面的方式结合:它仅作为每个单独训练实例的单独辅助任务,没有影响FSL 模型“元集式”的训练过程。...任务级SSL目标是使FSL 分类器为不同扩展元集中的每个实例生成一致的分类概率分布,具体用KL-散度来衡量损失: ?...然后将聚合特征输入到 FSL 分类器以定义聚合FSL 任务的分类损失: ? 最后的训练损失由四部分组成,其中两者为有监督的分类损失,另两者为自监督的损失: ?

    1.5K40

    比CNN表现更好,CV领域全新卷积操作OctConv厉害在哪里?

    大数据文摘出品 编译:sailnj CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI...论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1904.05049.pdf CNN网络中的卷积层主要用来提取图像特征,如下图所示,利用卷积核(也称滤波器)对输入图像的每个像素进行卷积操作得到特征图...,由于图像中相邻像素的特征相似性,卷积核横扫每个位置,独立的存储自己的特征描述符,忽略空间上的一致性,使得特征图在空间维度上存在大量的冗余。...数据集上达到82.5%的top-1分类准确率。...它会更新每个组的信息,并进一步支持组之间的信息交换。 具体解释为:如图 2(a) 所示,自然图像可以分解为描述平稳变化结构的低空间频率分量和描述快速变化的精细细节的高空间频率分量。

    49730

    在python 深度学习Keras中计算神经网络集成模型

    为了了解问题的复杂性,我们可以在二维散点图上绘制每个点,并通过类值对每个点进行着色。...# 数据集的散点图 # 生成2D分类数据集 # 每个类值的散点图 for class_value in range(3): # 选择带有类别标签的点的索引 row_ix = where...我们可以看到2.0的标准偏差意味着类不是线性可分离的(由线分隔),从而导致许多歧义点。 ? 多层感知器模型 在定义模型之前,我们需要设计一个集合的问题。 在我们的问题中,训练数据集相对较小。...具体来说,训练数据集中的示例与保持数据集的比例为10:1。这模仿了一种情况,在这种情况下,我们可能会有大量未标记的示例和少量带有标记的示例用于训练模型。...该问题是多类分类问题,我们 在输出层上使用softmax激活函数对其进行建模。这意味着该模型将预测一个具有三个元素的向量,并且该样本属于三个类别中的每个类别。

    86610

    EXCEL的基本操作(十四)

    一般在图表中的空白位置单击鼠标即可选定整个图表区。 ●绘图区:通过坐标轴来界定的区域,包括所有数据系列、分类名、刻度线标志和坐标轴标题等。...●在图表中绘制的数据系列的数据点:数据系列是指在图表中绘制的相关数据,这些数根源自数据表的行或列。图表中的每个数据系列具有唯一的颜色或图案并且在图表的图例中表示。可以在图表中绘制一个或多个数据系列。...饼图只有一个数据系列;数据点是在图表中绘制的单个值,这些值由条形、柱形、折线、饼图或圆环图的扇面、圆点和其他被称为数据标记的图形表示。相同颜色的数据标记组成-个数据系列。...横坐标轴(x轴、分类轴)和纵坐标轴(y轴、值轴):坐标轴是界定图表绘图区的线条,用作度量的参照框架。y轴通常为垂直坐标轴并包含数据;x轴通常为水平轴并包含分类。...数据沿着横坐标轴和纵坐标轴绘制在图表中。 ●图表的图例:图例是一个方框,用于标识为图表中的数据系列或分类指定的图案或颜色。 ●图表标题:是对整个图表的说明性文本,可以自动在图表顶部居中。

    1.7K10

    独家 | 初学者的问题:在神经网络中应使用多少隐藏层神经元?(附实例)

    以下是一些指导,可以帮助了解分类问题中每个隐藏层的隐藏层数和神经元数: 根据数据绘制预期的决策边界,从而将各个类别分开。 将决策边界表示为一组线。注意这些线的组合必须服从于决策边界。...每个新隐藏层中隐藏神经元的数量等于要建立的连接数。 为便于理解,请看以下实例: 实例一 让我们从一个两个类的分类问题的简单示例开始。...每个隐藏层的隐藏神经元数量是多少? 按照前面的过程,第一步是绘制分割两个类的决策边界。如图2所示,有多个可能的决策边界正确地分割数据。我们将进一步讨论图2(a)中的那个。...到目前为止,我们有一个隐藏层,其包括有两个隐藏的神经元,每个隐藏的神经元可以被视为线性分类器,如图3中的线所示。这里将有两类输出,其中一类来自每一个分类器(即隐藏的神经元)。...前述中使用的决策边界如图7(a)所示。 下一步是将决策边界分成一组线,每条线都可构建为像ANN感知器那样的模型。在绘制线之前,应该标记边界变化方向的点,如图7(b)所示。

    2.9K00

    比CNN表现更好,CV领域全新卷积操作OctConv厉害在哪里?

    论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1904.05049.pdf CNN网络中的卷积层主要用来提取图像特征,如下图所示,利用卷积核(也称滤波器)对输入图像的每个像素进行卷积操作得到特征图...,由于图像中相邻像素的特征相似性,卷积核横扫每个位置,独立的存储自己的特征描述符,忽略空间上的一致性,使得特征图在空间维度上存在大量的冗余。...数据集上达到82.5%的top-1分类准确率。...它会更新每个组的信息,并进一步支持组之间的信息交换。 具体解释为:如图 2(a) 所示,自然图像可以分解为描述平稳变化结构的低空间频率分量和描述快速变化的精细细节的高空间频率分量。...上表为论文中的表8,视频中的动作识别、控制变量研究结果统计。

    50620

    资源 | 1460万个目标检测边界框:谷歌开源Open Images V4数据集

    边界框 表 2 为 Open Images V4 数据集所有部分(训练集、验证集、测试集)中逾 600 类边界框标注的概述。...对于图像中的每个标签,我们都详尽地标注了图像中从属于该目标类的每个实例。我们一共标注了 1460 万个边界框。平均每个图像有 8.4 个带有边界框的目标。...在验证集和测试集中,平均每个图像都有大约 5 个边界框。 在所有部分(训练集、验证集、测试集)中,标注人员还为每个框标记了一组属性。...图 1:Open Image 中用于图像分类、目标检测和视觉关系检测的标注示例。对于图像分类任务,正类标签(出现在图像中)是绿色的,而负类标签(没有出现在图像中)是红色的。...作为对比基线,我们绘制了面积和边长均匀分布的边界框对应的函数。我们忽略了在 COCO 中标记为人群的边界框和在 Open Image 中标记为群组的边界框。 ?

    1.6K30

    DIY混合BCI刺激系统:SSVEP-P300 LED刺激

    在每个径向环内放置大功率红色LED唤起P300事件,并与SSVEP脑电图数据一起标记为事件。出现红色闪烁时,由单个Teensy模块控制随机计时。闪烁事件作为串行数据从微控制器传输到EEG记录软件。...对于位于径向环内部的LED,分别将7、8、9和10 Hz标记为111、112、113、114,并且在记录时将这些值一起作为单独的通道存储在EEG数据中。...图1.8显示了带有EEG数据和标记事件的Testbench软件。随机闪光时间设置在200到800毫秒之间。在发送器和接收器侧,串行通信波特率值均设置为115,200。...对于SSVEP数据分类,分析了主频率以及一次和二次谐波。用中心频率为激励频率的2 Hz带宽的带通滤波器对存储的EEG数据进行滤波。这是针对所有主频率及其谐波执行的。...从五个参与者的数据分析来看,SSVEP和BCI在每个频率的相同时间窗口内分别产生了更好的分类率。而P300也有良好的性能。

    74710

    智能主题检测与无监督机器学习:识别颜色教程

    在另一种是无监督的学习。使用这种学习方式,数据不需要在训练集中进行预先标记或预分类,相反,机器学习算法在数据的特征中发现相似的特征和关联,并将它们分组在一起。...这将使在红色、绿色和蓝色集群中查看数据及其最终分类变得更加容易。 下面是我们的训练数据,由100个随机生成的颜色组成,根据它们各自的值绘制图表。 ?...K-Means算法首先在数据中设置随机的中心点。然后将最接近每个中心的所有点集中到一个单独的集群中。然后将每个集群的中心转移到相关点的中心。...它们表示为分配给每个集群的颜色点的数量。因此,24个数据点被分配到第一个集群,33个数据点到第二个集群,最后一个集群是43个数据点。 我们还可以看到每个集群中每个特性的平均值。...在将非监督学习应用到数据集之后,颜色被标记为已分配的集群。 上面的图像将每个数据点与指定的集群一起标记。我们已经在图上绘制了集群中心,但现在我们也展示了每个点的实际赋值。

    2.5K40

    Seaborn-让绘图变得有趣

    散点图 当想要显示两个要素或一个要素与标签之间的关系时,散点图很有用。这非常有用,因为还可以描述每个数据点的大小,为它们涂上不同的颜色并使用不同的标记。看看seaborn的基本命令是做什么的。...计数图 计数图根据某个类别列自动对数据点进行计数,并将数据显示为条形图。这在分类问题中非常有用,在分类问题中,要查看各种类的大小是否相同。...但是,由于这不是分类数据,并且只有一个分类列,因此决定使用它。 seaborn中的地块也可以text使用来添加到每个条annotate。在仔细查看数据集时,发现缺少许多元数据信息。...median_income与标签最相关,值为0.69。 联合图 联合图是要绘制的两个要素的散布图与密度图(直方图)的组合。seaborn的联合图甚至可以使用kindas 甚至单独绘制线性回归reg。...带群图的箱形图 箱形图将信息显示在单独的四分位数和中位数中。与swarm图重叠时,数据点会分布在其位置上,因此根本不会重叠。

    3.6K20

    OpenCV 入门教程:Haar特征分类器

    本文将以 Haar 特征分类器为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行目标检测的基本原理、步骤和实例。...3 训练 Haar 特征分类器。 4 加载训练好的分类器模型。 5 在图像中应用分类器进行目标检测。 6 绘制检测结果并显示图像。...接下来,使用人脸分类器 detectMultiScale 方法检测图像中的人脸,并获得人脸的位置信息。最后,通过绘制矩形框来标记检测到的人脸,并在图像上显示结果。...你学会了准备样本数据、定义特征模板、训练分类器模型、加载模型和应用分类器进行目标检测的方法。 Haar 特征分类器是图像处理中常用的目标检测算法,可以应用于人脸检测、物体识别和行人检测等多个领域。...通过训练得到的分类器模型,我们可以实现对图像中特定目标的定位和识别。 祝你在使用 OpenCV 进行 Haar 特征分类器的过程中取得成功!

    1.9K30

    6 逻辑回归(Logistic Regression)

    如果取 θ=−311,则有 z=−3+x1+x2,当 z≥0 即 x1+x2≥3 时,易绘制图中的品红色直线即决策边界,为正向类(以红叉标注的数据)给出 y=1 的分类预测结果。...为了拟合下图数据,建模多项式假设函数: hθx=gθ0+θ1x1+θ2x2+θ3x12+θ4x22 这里取 θ=−10011,决策边界对应了一个在原点处的单位圆(x12+x22=1),如此便可给出分类结果...简单来说,决策边界就是分类的分界线,分类现在实际就由 z (中的 θ)决定啦。 6.4 代价函数(Cost Function) 那我们怎么知道决策边界是啥样?θ 多少时能很好的拟合数据?...100 次 @xxx: Octave/Matlab 中的函数指针 optTheta: 最优化得到的参数向量 functionVal: 引用函数最后一次的返回值 exitFlag: 标记代价函数是否收敛...注:Octave/Matlab 中可以使用 help fminunc 命令随时查看函数的帮助文档。

    78060

    Garnett构建自己的分类器以定义细胞类型

    如果您的组织类型不存在分类器我们的仓库中,或者数据中不包含您期望的细胞类型,那么您需要生成自己的分类器。 训练分类器的第一步是加载单细胞数据。...在使用这个规范时,Garnett为每个细胞计算一个标记分数,包括潜在的泄漏(leakage)、总体表达水平和read 深度。expressed:标记应该特定于所定义的细胞类型。...接下来,x轴显示每个标记的模糊度评分—当包含该标记时,测量有多少个cell接受了模糊标签—在本例中,ACTB和PTPRC具有很高的模糊度,应该排除。...check_marker输出的值和plot_marker绘制的值是分类器可以选择的cell 数量的估计值。然而,它使用启发式快速找到候选细胞,并不能完全匹配标记所选择的细胞。...在我们的示例中,我们将删除ACTN、ACTB和PTPRC以得到最终的“pbmc_test”。txt的标记文件。 默认情况下,Garnett 将基因id转换成ENSEMBL用于分类器。

    1.4K20

    SSD(单次多盒检测)用于实时物体检测

    很快,研究人员改进了 CNN 来进行对象定位与检测,并称这种结构为 R-CNN(Region-CNN)。R-CNN 的输出是具有矩形框和分类的图像,矩形框围绕着图像中的对象。...SSD(单发多边框检测器)的含义 单发:目标定位和分类在网络的单个前向传递中完成 : 多框:边界框回归的技术 检测器:对检测到的对象进行分类 结构 ?...在训练期间,算法也要学习调整对象边界框中的高度和宽度。 ? 上图是我们用于目标检测的训练数据集的示例。 这些数据集必须包含在图像中标记类别的对象。...因此,我们绘制的边界框无法识别是否是马,因为边界框没有任何可以识别马匹的特征。 ? 如果我们看上述 SSD 的架构,我们可以看到在 conv6 层之后的每个步骤中图像的大小在显著减小。...我们讨论的关于划分网格和在这些网格上查找对象的每个操作都适用于从网络的后面到前面的卷积的每个步骤。 分类器也应用在每个步骤中来检测对象。 因此,由于物体在每个步骤中变得更小,它很容易识别。

    1.5K20
    领券