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    万次阅读 2015-10-21 18:30:40
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    如果把机器学习归为两大类,那么主要的工作可以分为:分类聚类。而分类任务基本上占整个机器学习或者是数据挖掘领域的70%,可见我们遇到的很多问题,都可以用分类的算法进行解决。机器学习发展到现在,许多被证实有效的分类算法被提出,例如我们经常会用到的K-近邻分类器、朴素贝叶斯分类器、支持向量机(SVM)、决策树算法等。大家平时在用的时候可能并不太清楚每种分类算法适合哪种类型的数据,因为对于不同的数据集,上述算法的效果可能有很大的区别,所以了解每种分类器的特点对于解决实际问题有很大的帮助。下图是我从网上找的一张典型的分类器性能对比图,我个人觉得很醒目,有一定的参考意义。


    大家可能对其中的LDA和QDA不太熟,我从百度文库中截取了它的相关介绍:

    线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),有时也称Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD), 这种算法是Ronald Fisher 于 1936年发明的,是模式识别的经典算法。在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的。性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性。因此,它是一种有效的特征抽取方法。使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大,并且同时类内散布矩阵最小。就是说,它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小的类内距离和最大的类间距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性。


    二次型判别分析(Quadratic Discriminant Analysis ,QDA),其实是LDA的一种变体,LDA算法中认为每个类别的协方差矩阵∑相同,而QDA去掉了这条假设,每个类别的协方差矩阵是不同的。



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  • 数据库分类及主流数据库对比

    千次阅读 2019-11-11 09:52:54
    2 数据库对比 1 数据库分类 数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值(Key-Value)数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。 1.1 ...

    数据库使用系列专栏:数据库使用系列文章


    目录

    1 数据库分类

    1.1 关系型数据库

    1.2 非关系型数据库

    2 数据库对比


    1 数据库分类

    数据库根据数据结构可分为关系型数据库和非关系型数据库。非关系型数据库中根据应用场景又可分为键值(Key-Value)数据库、列存储数据库、面向文档数据库、搜索引擎数据库等。

    1.1 关系型数据库

    这种类型的数据库是最古老的数据库类型,关系型数据库模型是把复杂的数据结构归结为简单的二元关系(即二维表格形式), 如图2是一个二维表的实例。通常该表第一行为字段名称,描述该字段的作用,下面是具体的数据。在定义该表时需要指定字段的名称及类型。

    图一 数据库表实例

    在关系型数据库中,对数据的操作几乎全部建立在一个或多个关系表格上。在大型系统中通常有多个表,且表之间有各种关系。实际使用就是通过对这些关联的表格分类、合并、连接或选取等运算来实现数据库的管理。

    典型产品:MySQL、SqlServer、Oracle、PostgreSQL、SQLite等。

    1.2 非关系型数据库

    键值存储数据库

    键值数据库是一种非关系数据库,它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合,其中键作为唯一标识符。

    图2 键值存储数据示意图

    如图2是某公有云的键值存储示意图,其中键包含分区键和排序键,而值包含更多的实际信息。比如实际使用是可以以学号为键,姓名、性别、年龄和班级等信息为值进行存储。实际存储形式很灵活,是业务需求自行定义即可。

    典型产品:Redis、Memcached等。

    列存储数据库

    列式存储(column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是对表中数据的存储形式的差异。

    图3 列存储数据

    如图3是传统行数据库和列数据库表中数据在磁盘上的存储形式的差异对比。对于行存储数据库,表中的数据是以行为单位逐行存储在磁盘上的;而对于列存储数据库,表中的数据则是以列为单位逐列存储在磁盘中。

    列存储解决的主要问题是数据查询问题。我们知道,平时的查询大部分都是条件查询,通常是返回某些字段(列)的数据。对于行存储数据,数据读取时通常将一行数据完全读出,如果只需要其中几列数据的情况,就会存在冗余列,出于缩短处理时间的考量,消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。而列存储,每次读取的数据是集合的一段或者全部,不存在冗余性问题。这样,通过这种存储方式的调整,使得查询性能得到极大的提升。

    典型产品:HBase等。

    面向文档数据库

    此类数据库可存放并获取文档,可以是XML、JSON、BSON等格式,这些文档具备可述性(self-describing),呈现分层的树状结构(hierarchical tree data structure),可以包含映射表、集合和纯量值。数据库中的文档彼此相似,但不必完全相同。文档数据库所存放的文档,就相当于键值数据库所存放的“值”。文档数据库可视为其值可查的键值数据库。

    典型产品:MongDB、CouchDB等。

    图形数据库

    图形数据库顾名思义,就是一种存储图形关系的数据库。图形数据库是NoSQL数据库的一种类型,它应用图形理论存储实体之间的关系信息。关系型数据用于存储明确关系的数据,但对于复杂关系的数据存储却有些力不从心。如图4这种人物之间的关系,如果用关系型数据库则非常复杂,用图形数据库将非常简单。

    图4 图形数据库示例

    典型产品:Neo4J、InfoGr id等。

    搜索引擎存储

    搜索引擎数据库是应用在搜索引擎领域的数据存储形式,由于搜索引擎会爬取大量的数据,并以特定的格式进行存储,这样在检索的时候才能保证性能最优。

    典型产品:Solr、Elasticsearch等。

    2 数据库对比

    几种主流关系型数据库对比:

    数据库优势缺点
    MySQL1)MySQL性能卓越,服务稳定,很少出现异常宕机。
    2)MySQL开放源代码且无版权制约,自主性及使用成本低,版本更新较快。
    3)MySQL软件体积小,安装使用简单,并且易于维护,安装及维护成本低。
    4)MySQL支持多种操作系统,提供多种API接口,支持多种开发语言,特别对流行的PHP语言有很好的支持。
    数据量大时处理性能不及Oracle
    SqlServer1)真正的客户机/服务器体系结构
    2)图形化的用户界面,使系统管理和数据库管理更加直观、简单
    3)丰富的编程接口工具,为用户进行程序设计提供了更大的选择余地
    4)与WinNT完全集成,利用了NT的许多功能,如发送和接受消息,管理登录安全性等,SQL Server也可以很好地与Microsoft  BackOffice产品集成。
    5)提供数据仓库功能,这个功能只在Oracle和其他昂贵的DBMS中才有。
    只能在Windows系统下运行
    Oracle

    1)Oracle 能在所有主流平台上运行 

    2)Oracle 性能高,保持开放平台下TPC-D和TPC-C世界记录   

    3)获得最高认证级别的ISO标准认证

    价格昂贵
    PostgreSQL1)PostgreSQL 的稳定性极强, Innodb 等引擎在崩溃、断电之类的灾难场景下抗打击能力有了长足进步。
    2)PG 性能高速度快。任何系统都有它的性能极限,在高并发读写,负载逼近极限下,PG的性能指标仍可以维持双曲线甚至对数曲线,到顶峰之后不再下降。
    3)PG 多年来在 GIS 领域处于优势地位,因为它有丰富的几何类型,实际上不止几何类型,PG有大量字典、数组、bitmap 等数据类型。
    4)PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统
    5)PG对数据量大的文本以及SQL处理较快
     
    SQLite

    1)零配置,SQlite3不用安装,不用配置,不用启动,关闭或者配置数据库实例。当系统崩溃后不用做任何恢复操作,再下次使用数据库的时候自动恢复 

    2SQLite是被设计成轻量级,自包含的,不依赖服务进程                  

    3)采用无数据类型,所以可以保存任何类型的数据,SQLite采用的是动态数据类型,会根据存入值自动判断                                                       

    4)可移植,可运行在不同操作系统上

    数据量不宜过大,sql语句执行相比其他数据库效率较低

    几种主流非关系型数据库对比:

    数据库优势缺点
    Redis1)支持内存缓存,这个功能相当于Memcached
    2)支持持久化存储,这个功能相当于MemcacheDb,ttserver
    3)数据类型更丰富。比其他key-value库功能更强
    4)支持主从集群,分布式
    5)支持队列等特殊功能
     
    Memcached开源的、高性能的、具有分布式内存对象的纯缓存系统不支持持久化
    HBase

    1)适合存储半结构化或非结构化数据

    2)高可用和海量数据以及很大的瞬间写入量

    3)记录很稀疏,RDBMS的行有多少列是固定的,为null的列浪费了存储空间。HBase为null的Column不会被存储,这样既节省了空间又提高了读性能。

    1)不适合于大范围扫描查询
    2)不直接支持 SQL 的语句查询
    MongoDB

    1)弱一致性(最终一致),更能保证用户的访问速度

    2)查询与索引方式灵活,是最像SQL的Nosql

    3)内置GridFS,支持大容量的存储

    4)内置Sharding,支持复制集、主备、互为主备、自动分片等特性

    5)第三方支持丰富 6)性能优越

    1)单机可靠性比较差 2)磁盘空间占用比较大

    3)大数据量持续插入,写入性能有较大波动

    架构设计有一句流行语:不以业务模型为基础的架构设计都是耍流氓。同样数据库选型也应该根据自己业务需求选择最适合自己的数据库

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  • PHP分类信息源码对比

    2015-03-31 16:32:49
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  • 分类任务与分割任务有什么联系吗? 答案是肯定的。   分割其实就是对每一个像素进行分类。在代码上,分割与分类的区别就更小了,都是用全连接层输出一定的数目,这个数目就是你要分类/分割的个数。 以PointNet...

    分类任务与分割任务有什么联系吗?

    答案是肯定的。

     

    分割其实就是对每一个像素进行分类。在代码上,分割与分类的区别就更小了,都是用全连接层输出一定的数目,这个数目就是你要分类/分割的个数。

    以PointNet为例,先看看网络架构:

     

     

    可以看到网络在得到global feature之前,分类和分割是公用一套网络的。它们的代码自然也一样。这部分代码位于pointnet_cls.py和pointnet_seg.py中,完全相同。

    def get_model(point_cloud, is_training, bn_decay=None):
        """ Classification PointNet, input is BxNx3, output Bx40 """
        batch_size = point_cloud.get_shape()[0].value
        num_point = point_cloud.get_shape()[1].value
        end_points = {}    with tf.variable_scope('transform_net1') as sc:
            transform = input_transform_net(point_cloud, is_training, bn_decay, K=3)
        point_cloud_transformed = tf.matmul(point_cloud, transform)
        input_image = tf.expand_dims(point_cloud_transformed, -1)
    
        net = tf_util.conv2d(input_image, 64, [1,3],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv1', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.conv2d(net, 64, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv2', bn_decay=bn_decay)    with tf.variable_scope('transform_net2') as sc:
            transform = feature_transform_net(net, is_training, bn_decay, K=64)
        end_points['transform'] = transform
        net_transformed = tf.matmul(tf.squeeze(net, axis=[2]), transform)
        net_transformed = tf.expand_dims(net_transformed, [2])
    
        net = tf_util.conv2d(net_transformed, 64, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv3', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv4', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.conv2d(net, 1024, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv5', bn_decay=bn_decay)

    再往后看,就出现一些区别了。

     

     

    分类任务:

        # Symmetric function: max pooling
        net = tf_util.max_pool2d(net, [num_point,1],
                                 padding='VALID', scope='maxpool')
    
        net = tf.reshape(net, [batch_size, -1])
        net = tf_util.fully_connected(net, 512, bn=True, is_training=is_training,
                                      scope='fc1', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.dropout(net, keep_prob=0.7, is_training=is_training,
                              scope='dp1')
        net = tf_util.fully_connected(net, 256, bn=True, is_training=is_training,
                                      scope='fc2', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.dropout(net, keep_prob=0.7, is_training=is_training,
                              scope='dp2')
        net = tf_util.fully_connected(net, 40, activation_fn=None, scope='fc3')    return net, end_points

    代码布局如同网络中描绘的一样。池化操作后,做全连接层,最后输出40,对应40类物体分类。

     

     

    再来看分割:

        global_feat = tf_util.max_pool2d(net, [num_point,1],
                                         padding='VALID', scope='maxpool')
        print(global_feat)
    
        global_feat_expand = tf.tile(global_feat, [1, num_point, 1, 1])
        concat_feat = tf.concat(3, [point_feat, global_feat_expand])
        print(concat_feat)
    
        net = tf_util.conv2d(concat_feat, 512, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv6', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.conv2d(net, 256, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv7', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv8', bn_decay=bn_decay)
        net = tf_util.conv2d(net, 128, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1],
                             bn=True, is_training=is_training,
                             scope='conv9', bn_decay=bn_decay)
    
        net = tf_util.conv2d(net, 50, [1,1],
                             padding='VALID', stride=[1,1], activation_fn=None,
                             scope='conv10')
        net = tf.squeeze(net, [2]) # BxNxC
    
        return net, end_points

    除了增加全局特征与点特征的拼接外,也是做了全连接操作,注意此处的全连接使用1*1的卷积实现的,但是本质上和使用fully_connect效果一样。最后的输出是50,对应的是分割任务的50个parts。

     

     

    最后的损失函数也是一样的。这里就不贴出来了。

     

    所以,总的来说,分割就是一种特殊的分类。当然,为了提高分割效果,可以对损失函数做相应的改进,如平滑等

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  • 模型的分类对比

    千次阅读 2018-08-23 22:00:38
    从学习方法角度进行划分 参数模型 vs 非参数模型:全局普适性 vs 局部适用性 ❶ 参数模型 “新闻总是抄袭历史,模式在深处等待发掘。“ ...当我们对问题有认知,有了「定性」的判断,然后我们便可以用「定量」的...

    这里写图片描述

    从学习方法角度进行划分

    参数模型 vs 非参数模型:全局普适性 vs 局部适用性

    ❶ 参数模型

    “新闻总是抄袭历史,模式在深处等待发掘。“

    当我们对问题有认知,有了「定性」的判断,然后我们便可以用「定量」的方式将它们刻画出来。所谓“参数模型”。

    优点:简单,只需付出较小的计算代价就可以从假设空间中习得一个较好的模型

    缺点:其可用性却严重依赖于先验知识的可信度,但若先验分布错误,则无法学出好的结果。

    ❷ 非参数模型

    “知之为知之,不知为不知,是知也。”

    当我们对问题知之甚少,最好的办法反而是避免对潜在模型做出过多的假设,所谓“非参数模型。”

    优点:当训练数据趋于无穷多时,非参数模型可以逼近任意复杂的真实模型。

    缺点:和参数相比,非参数模型的时空复杂度都会比参数模型大得多。

    误区:“非参数模型”不是“无参数模型”,恰恰相反,非参数模型意味着模型参数的数目是不固定的,并且极有可能是无穷大,这决定了非参数模型不可能像参数模型那样用固定且有限数目的参数来完全刻画。

    ❸ 参数模型 vs 非参数模型

    例子: 假定一个训练集中有 99 个数据,其均值为 100,方差为 1。那么对于第 100 个数据来说,它会以 99% 的概率小于哪一个数值呢?

    核心区别:数据分布特征的整体性与局部性。

    参数模型具有全局的特性,所有数据都满足统一的全局分布,如履至尊而制六合得到的扁平化结构。

    非参数模型是种局部模型,每个局部都有支配特性的参数,如战国时代每个诸侯国都有自己的国君一样。

    数据模型 vs 算法模型:可解释性 vs 精确性

    ❹ 数据模型

    代表:线性回归

    优点:可解释性强

    缺点:简单模型有时不能充分体现出复杂作用机制

    ❺ 算法模型

    代表:随机森林

    优点:可描绘复杂的数据,精确度高

    缺点:可解释性弱

    从学习对象角度进行划分

    ❻ 生成模型 vs 判别模型:联合分布 vs 条件分布

    生成模型(generative model)学习的对象是输入 x 和输出 y 的联合分布 p(x,y)

    判别模型学习的则是已知输入 x 的条件下,输出 y 的条件分布 p(y|x)

    区分的例子:以判断某种语言是什么?前者输出学完所有语言。后者是学会不同语言的区别。

    参数模型是主流,大数据出现后,非参数模型的应用前景如何?

    有没有参数,并不是参数模型和非参数模型的区别。其区别主要在于总体的分布形式是否已知。而为何强调“参数”与“非参数”,主要原因在于参数模型的分布可以有参数直接确定。

    参数模型:线形回归

    非参模型:决策树 -> 随机森林;核SVM;

    半参数模型:神经网络(层数和神经元 → 参数模型) /(深度学习中dropout → 非参数)

    非参数应用挺广泛,如Kaggle火热模型,XGBOOST,效果就十分好。

    展开全文
  • 并构建了相应的BP 神经网络分类模型,将构建的4 种分类模型应用于二维向量模式的分类,并进行了泛化能力测试,将4 种BP 网络分类模型的分类结果进行对比。仿真结果表明,对于中小规模的网络而言,弹性BP 算法改进的...
  • 对比学习Contrastive Learning

    万次阅读 2020-12-21 18:01:30
    (类似度量学习中的margin, 但是对比学习为正负样本分类,无margin概念) 方式:通过一个正样本,以及k个负样本进行对比学习,研究表明K越大越好,可以取几万个。 优化问题:对于一个正样本,需要和k个负样本做...
  • 对比预测编码

    千次阅读 2019-07-16 21:12:43
    例如,当预先训练一个模型来进行图像分类时,诱导特征相当好地转移到其他图像分类领域,但也缺乏某些信息,如颜色或计数能力,这些信息与分类无关,但与图像标题[4]相关。类似地,用于转录人类语音的特征可能不适合...
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空空如也

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