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  • Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法,它们具有统一/一致的接口,用于拟合,预测准确度等。注意:我们不会详细介绍算法的工作原理,因为我们只想了解它的实现。现在,请考虑以下示例:# load the iris dataset as ...

    Scikit-learn提供了广泛的机器学习算法,它们具有统一/一致的接口,用于拟合,预测准确度等。

    注意:我们不会详细介绍算法的工作原理,因为我们只想了解它的实现。

    现在,请考虑以下示例:

    # load the iris dataset as an example

    from sklearn.datasets import load_iris

    iris = load_iris()

    # store the feature matrix (X) and response vector (y)

    X = iris.data

    y = iris.target

    # splitting X and y into training and testing sets

    from sklearn.model_selection import train_test_split

    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=1)

    # training the model on training set

    from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

    knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

    knn.fit(X_train, y_train)

    # making predictions on the testing set

    y_pred = knn.predict(X_test)

    # comparing actual response values (y_test) with predicted response values (y_pred)

    from sklearn import metrics

    print("kNN model accuracy:", metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

    # making prediction for out of sample data

    sample = [[3, 5, 4, 2], [2, 3, 5, 4]]

    preds = knn.predict(sample)

    pred_species = [iris.target_names[p] for p in preds]

    print("Predictions:", pred_species)

    # saving the model

    from sklearn.externals import joblib

    joblib.dump(knn, 'iris_knn.pkl')

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  • 一种是归纳 一种是演绎,这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累,在此基础上快速定位业务问题,提升分析效率,但是对于刚入门的数据分析师,在项目经验不足的前提下,如何快速完成项目的分析报告...

    本文由 网易云 发布


    作者:吴彬彬(本篇文章仅限知乎内部分享,如需转载,请取得作者同意授权。)

    我们在生活中,会经常听说两种推理模式,一种是归纳 一种是演绎,这两种思维模式能够帮助数据分析师完成原始的业务逻辑积累,在此基础上快速定位业务问题,提升分析效率,但是对于刚入门的数据分析师,在项目经验不足的前提下,如何快速完成项目的分析报告? 这里引进一种外展推理的思维模式,方便入门分析师的完成日常的工作。

    那什么是外展推理模式呢?

    在麦肯锡思维模式中它将人的推理过程涉及的实体分为三个部分:规则,情况以及结果。

    • 规则: 通常是对这个世界的看法;
    • 情况:就是这个世界存在的已知事实;
    • 结果:将规则用于情况,预期要发生的事儿。

    这三个任何一个实体都可以作为推理的起点,然而起点不同意味着,推理的方法也有所差异。

    • 以规则为起点的推理方法可以称之为演绎推理。

    举个例子,如果平时不努力,考试成绩将不及格(规则);现实中a平时不努力(情况);所以a考试不及格(结果)。

    • 以情况为起点的推理方法就是归纳推理。

    a平时不努力(情况);a考试不及格(结果);所以a考试不及格的原因可能是平时不努力。
    • 以结果为起点的推理方法就是外展型思维方法。

    a考试不及格(结果),考试不及格通常是由于平时不努力(规则),检查是否平时不努力(情况)。

    从日常工作中,我们可以发现,外展推理的思维模式十分切合日常数据分析师的多维分析定位原因的工作模式,是数据分析师尤其是入门数据分析师最应该具备的一种思维逻辑,那如何进行外展推理呢?外展推理用大白话来说就是强迫自己思考产生问题的各种可能原因,之后的重点就是收集资料,以证明是这些原因或不是这些原因。在工作过程中MECE结构化分解是主要手段,按日常的工作可以简化如下三个流程:

    • 将所思考的问题的相关因素全部罗列出来。
    • 对所有相关的因素进行层级和相关性比较,分离不同层级的因素,合并同一层级中相同的因素,确保各因素的独立性。
    • 按照正确的逻辑关系,把各因素进行排列组合。

    如下图:我们可以将问题进行分解,分解的原则为

    • 各部分之间相互独立 (Mutually Exclusive)
    • 所有部分完全穷尽 (Collectively Exhaustive)

    在此基础上按层级进行数据分析定位,找到最细的原因。

    在工作中,我们主要会用到的分解方法有这两种,

    1. 按业务职能结构划分,比如渠道,运营,功能等相关模块,将相关指标映射到主要模块,通过简单快速的沟通,能快速的定位问题原因,但是缺点是分析结果不够直接,依赖外部资源信息搜集。
    2. 按因果结构划分(指标分解)营收=日活*付费率*arpu等指标因果关系进行划分,通过定位指标波动,定位最细指标,辅助维度下转,能够清楚的问题原因,该方式是较为稳妥的方式,是日常工作中的主要方式,但是缺点是需要构建相对完整的指标逻辑体系。

    如上两种分解方法针对不同的项目要求进行组合应用,但是外部资源搜集及完整的指标逻辑体系训练是入门数据分析师到资深分析师最难跨越的两道门槛,在经过阶段训练后,逐步利用归纳和演绎的思维,提升业务熟悉程度,完成业务的初始积累后,后续的分析过程中就可以逐步减少拓展推理的层级及组合,逐步提升问题原因定位的效率。



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  • 我想让一个Java应用程序通过使用libsvm来识别字符,但是当进入这个时,我不明白如何训练图像数据与libsvm一起使用?最近要学习它,我用existing data:进行了测试我还通过将每个像素转换为0来创建基于32×32的训练图像...

    我想让一个Java应用程序通过使用libsvm来识别字符,但是当进入这个时,我不明白如何训练图像数据与libsvm一起使用?

    最近要学习它,我用existing data:进行了测试

    我还通过将每个像素转换为0来创建基于32×32的训练图像数据,但我不知道它是否可以用于创建libsvm训练数据格式?

    还有libsvm测试数据是如何创建的?

    转换图像像素(0,1)的示例:

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    如何获取libsvm(培训,测试数据)?

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  • 我想使Java应用程序通过使用libsvm来识别字符,但是当涉及到这一点时,我不知道如何训练图像数据与libsvm一起使用?最近要学习它,我对现有数据进行了测试:我还32x32通过将每个像素转换为基础来创建了训练图像数据...

    我想使Java应用程序通过使用libsvm来识别字符,但是当涉及到这一点时,我不知道如何训练图像数据与libsvm一起使用?

    最近要学习它,我对现有数据进行了测试:

    我还32x32通过将每个像素转换为基础来创建了训练图像数据,0,1但是我不知道它是否可以用于创建libsvm训练数据格式?还有libsvm测试数据如何创建?

    转换后的图像像素示例(0,1):

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    如何获得它libsvm (training, testing data)?

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  • 如何使用modelarts训练海量数据

    千次阅读 2019-09-04 15:59:07
    如果训练数据稍微超过这个限额,可以适当的扩增下空间。但如果训练对象是视频,或是实际生成过程中的海量数据,这个空间就显得小了,这时候扩增evs空间就显得很不经济了。 最近老山便碰到这样的案例,客户的训练...
  • 随着人工智能的深入发展,计算机视觉的应用场景也被拓展得越来越广泛,一个企业级视觉模型有两个要素需要为开发者所重视:模型精度与推理速度,那么如何在兼顾这两大要素的同时高效完成模型开发与应用落地?...
  • Alink 是阿里巴巴基于实时计算引擎 Flink 研发的新一代机器学习算法平台,是业界首个同时支持批式算法、流式算法的机器学习平台。本文将为大家展现Alink如何划分训练数据集和测试数据集。
  • 如何在Keras中训练大型数据

    千次阅读 2019-03-21 12:04:03
    在本文中,我们将讨论如何使用Keras在不适合内存的大数据集上训练我们的深度学习网络。 介绍 ...深度学习算法优于所有...现在,深度学习算法在大型数据集上进行训练,这些数据集甚至不适合内存。问题是:如何在...
  • Python如何打乱训练数据集的顺序

    万次阅读 2018-12-31 17:24:46
    为了加强模型的泛化能力,有时候需要打乱数据集(包括特征数据和标签),但是显然还是要保证每一条数据中的特征数据和标签的对应关系 可以进行如下操作: 1.通过随机化index import random index = [i for i in ...
  • EasyDL数据处理:深度解析并演示如何获取高质量训练数据 直播摘录 直播地址:https://live.csdn.net/room/csdnnews/LEpnBB4Y 几个设计观点比较好:数据划分、软硬一体、质量评估、数据清洗、难例挖掘、数据回流。 ...
  • 1.电信AI模型训练平台 2.如何训练数据集 2.2数据集的实际操作
  • <div><p>您好,想咨询一下中文ocr的训练数据如何生成呢?</p><p>该提问来源于开源项目:chineseocr/chineseocr</p></div>

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