Moving Media Algoritmo Python

Science Data: Esecuzione di clustering gerarchico con Python Python per Science Data For Dummies È possibile utilizzare Python per eseguire il clustering gerarchico nella scienza dei dati. Se l'algoritmo k-means riguarda centroidi, gerarchico (noto anche come agglomerativo) cluster tenta di collegare ogni punto di dati, da una misura di distanza, al suo vicino più prossimo, creazione di un cluster. Ribadendo l'algoritmo utilizzando diversi metodi di linkage, l'algoritmo raccoglie tutti i punti disponibili in un numero in rapida diminuzione dei cluster, fino a quando, alla fine, tutti i punti si riuniscono in un unico gruppo. I risultati, se visualizzato, saranno molto simili le classificazioni biologiche degli esseri viventi che si può avere studiato a scuola, un albero a testa in giù i cui rami sono tutti convergenti in un tronco. Tale albero figurativa è un dendrogramma, e lo si vede utilizzato nella ricerca medica e biologica. Scikit-learn implementazione di cluster agglomerativo non offre la possibilità di rappresentare un dendrogramma dai dati perché tale tecnica di visualizzazione funziona bene con solo pochi casi, mentre ci si può aspettare di lavorare su molti esempi. Rispetto alla K-means, algoritmi agglomeranti sono più ingombranti e non scala bene a grandi insiemi di dati. algoritmi agglomerante sono più adatti per studi statistici. Questi algoritmi non offrono il vantaggio di creare una gamma completa di soluzioni cluster nidificate. Per utilizzare il clustering agglomerativo in modo efficace, è necessario conoscere i diversi metodi di collegamento e le metriche di distanza. Ci sono tre metodi di collegamento: Ward: tende a cercare i cluster sferici, molto coeso all'interno ed estremamente differenziate da altri gruppi. Un'altra caratteristica interessante è che il metodo tende a trovare cluster di dimensioni simili. Funziona solo con la distanza euclidea. Completi: Links cluster che utilizzano le loro osservazioni più lontane, cioè, i loro punti di dati più disparati. Di conseguenza, cluster creati con questo metodo tendono ad essere composto osservazioni altamente simili, rendendo i gruppi risultano abbastanza compatto. Media: Link cluster che utilizzano i loro baricentri e ignorando i loro confini. Il metodo crea gruppi più grandi rispetto al metodo completo. Inoltre, i cluster possono essere diverse dimensioni e forme, contrariamente alle soluzioni Ward8217s. Di conseguenza, questa media, multiuso, approccio vede l'uso di successo nel campo delle scienze biologiche. Ci sono anche tre metriche distanza: euclidee (euclidee o L2): Come si è visto in K-Means Manhattan (Manhattan o L1): simili euclidea, ma la distanza è calcolato sommando il valore assoluto della differenza tra le dimensioni. In una mappa, se la distanza euclidea è il percorso più breve tra due punti, la distanza di Manhattan implica movimento rettilineo, prima lungo un asse e poi lungo l'altra 8212 come una macchina in città sarebbe, di raggiungere una destinazione percorrendo isolati. Coseno (coseno): Una buona scelta quando ci sono troppe variabili e si preoccupano del fatto che qualche variabile non può essere significativo. Cosine distanza riduce il rumore prendendo la forma delle variabili, più di loro valori, in considerazione. Si tende ad associare osservazioni che hanno le stesse variabili massimo e minimo, indipendentemente dal loro valore effettivo. Se il set di dati doesn8217t contiene troppe osservazioni, it8217s la pena di provare il clustering agglomerativo con tutte le combinazioni di collegamento e la distanza e quindi confrontando attentamente i risultati. In clustering, raramente si conosce già le risposte giuste, e agglomerativo di clustering in grado di fornire con un altro potenziale soluzione utile. Ad esempio, è possibile ricreare la precedente analisi con K-means e cifre scritte a mano, utilizzando il collegamento reparto e la distanza euclidea come segue: I risultati, in questo caso, sono paragonabili a K-mezzi, anche se, avrete notato che il completamento l'analisi utilizzando questo approccio richiede più tempo rispetto all'utilizzo di K-means. Quando si lavora con un gran numero di osservazioni, i calcoli per una soluzione cluster gerarchica può richiedere ore per completare, rendendo questa soluzione meno fattibile. È possibile aggirare il problema ora utilizzando il clustering a due fasi, che è più veloce e vi fornisce una soluzione gerarchica, anche quando si lavora con grandi quantità di dati. Per implementare la soluzione di clustering due fasi, si elaborano le osservazioni originali utilizzando K-means con un gran numero di cluster. Una buona regola è quello di prendere la radice quadrata del numero di osservazioni e di utilizzare quella cifra, ma si deve sempre mantenere il numero di cluster nel range di 1008211200 per la seconda fase, sulla base di clustering gerarchico, di lavorare bene. L'esempio seguente utilizza 100 cluster. A questo punto, la parte difficile è per tenere traccia di quale caso è stato assegnato a quanto gruppo derivato da K-means. È possibile utilizzare un dizionario per tale scopo. Il nuovo set di dati è Kx. che si compone del cluster centroidi che il K-means algoritmo è scoperto. Si può pensare di ogni cluster come una sintesi ben rappresentata dei dati originali. Se si raggruppa la sintesi ora, sarà quasi la stessa di clustering dei dati originali. A questo punto è mappare i risultati alle baricentri hai utilizzato originariamente in modo che si può facilmente determinare se un cluster gerarchica è fatta di alcuni k-means centroidi. Il risultato è costituito dalle osservazioni che costituiscono i k-means cluster con quelle centroidi. Ora è possibile valutare la soluzione si è ottenuto utilizzando una matrice di confusione simile come avete fatto prima per entrambi i K-means e clustering gerarchico. Il risultato dimostra che questo approccio è un metodo praticabile per la gestione di dati di grandi dimensioni o anche di grandi insiemi di dati di dati, riducendoli a un più piccole rappresentazioni e quindi operare con il clustering scalabile meno, ma più vario e preciso techniques. Machine mastery learning Con Python Machine Learning Mastery Con Python machine Learning Maestria con Python è per gli sviluppatori. Con un po 'di storia in machine Learning e un sacco di interesse a fare previsioni accurate e il conseguimento di risultati che ho accuratamente progettato questo ebook per gli sviluppatori che già conoscono un po' di storia per l'apprendimento della macchina e che sono interessati a scoprire come fare previsioni accurate e ottenere risultati con la macchina di apprendimento sull'ecosistema Python. Introducendo la vostra guida per la macchina applicata apprendimento con Python. Scoprirete il processo passo-passo che è possibile utilizzare per iniziare e diventare bravi a machine learning per la modellazione predittiva con l'ecosistema Python tra cui: Questo libro vi porterà ad essere uno sviluppatore che è interessato a macchina di apprendimento con Python per uno sviluppatore che ha le risorse e la capacità di lavorare attraverso un nuovo set di dati end-to-end utilizzando Python e sviluppare modelli predittivi accurati. Dopo aver letto questo ebook si know8230 Come fornire un modello in grado di fare previsioni accurate sui nuovi dati invisibili. Come per completare tutte le attività secondarie di un problema di modellazione predittiva con Python. Come imparare nuove e diverse tecniche di Python e SciPy. Come lavorare attraverso un piccolo di end-to-set di dati di medie dimensioni. Come ottenere aiuto con apprendimento automatico Python. Saprete che Python moduli, classi e funzioni da utilizzare per compiti di apprendimento della macchina comune. Da qui si può iniziare a tuffarsi nello specifico delle funzioni, le tecniche e algoritmi utilizzati con l'obiettivo di imparare a usarli meglio al fine di fornire modelli predittivi più accurati, più affidabile in meno tempo. Sfrutta il crescente potere di Python per Machine Learning Python ecosistema è in crescita e può diventare la piattaforma dominante per l'apprendimento automatico. Il motivo è perché Python è un linguaggio di programmazione general purpose (a differenza di R o Matlab). Ciò significa che è possibile utilizzare lo stesso codice per la ricerca e lo sviluppo per capire quale modello per l'esecuzione, come si può in produzione. Le efficienze di costo e di manutenzione e dei benefici di questo fatto non può essere sottovalutata. Tutto quello che c'è da sapere per applicare Machine Learning in Python Otterrete: 16 lezioni su Python Best Practices per compiti di apprendimento della macchina e 3 lezioni di progetto che legano tutto insieme Questo ebook è stato scritto intorno a due temi progettati per iniziare e l'utilizzo di Python per machine Applied di apprendimento efficace e rapido. Queste due parti sono lezioni e progetti: lezioni. Ulteriori informazioni su come i sotto-attività dei progetti di apprendimento automatico mappa su Python e il modo migliore pratica di lavoro attraverso ogni attività. Progetti. Legare insieme tutte le conoscenze delle lezioni, lavorando attraverso case study problemi di modellazione predittiva. 1. Lezioni Ecco una panoramica delle 16 lezioni passo-passo si completerà: Lezione 1. Ecosistema Python per l'apprendimento automatico. Lezione 2. Python e SciPy Crash Course. Lezione 3. Dataset carico dal CSV. Lezione 4. Comprendere i dati con le statistiche descrittive. Lezione 5. Capire dati con visualizzazione. Lezione 6. I dati di pre-processo. Lezione 7. Selezione funzionalità. Lezione 8. Metodi di ricampionamento. Lezione 9. Algoritmo di valutazione metriche. Lezione 10. Spot-Check classificazione algoritmi. Lezione 11. Spot-Check regressione algoritmi. Lezione 12. Selezione del modello. Lezione 13. Condotte. Lezione 14. Metodi Ensemble. Lezione 16. Modello finalizzazione. Ogni lezione è stato progettato per essere completato in circa 30 minuti con lo sviluppatore medio. 2. I progetti Ecco una panoramica dei 3 progetti end-to-end si completerà: Progetto 1. Progetto Mondiale Ciao (Iris fiori set di dati). Progetto 2. Regressione (set di dati di Boston House Price). Progetto 3. Classificazione binaria (Sonar set di dati). Ogni progetto è stato progettato per essere completato in circa 60 minuti con lo sviluppatore medio. Maestro Machine Learning Python Sommario fx: Python Machine Learning Biblioteca Script 8230you ottenere 74 completamente funzionante Python script ogni ricetta presentata nel libro è significato autonomo che è possibile copiare e incollare nel vostro progetto ed utilizzare immediatamente. È possibile ottenere uno script Python (.py) per ogni esempio fornito nel libro. La vostra libreria di script Python è organizzato da argomenti sguscie capitoli quali: Analisi dei dati I dati Caricamento dati di sintesi Data Visualization Preparare Feature Data la preparazione dei dati dati Selezione algoritmi di classificazione Regressione valutare gli algoritmi algoritmo di confronto algoritmo metriche Algoritmo Pipeline Algoritmo ricampionamento migliorare i risultati algoritmo di sintonia musicale Finalizza Girl Questo significa che è possibile seguire e confrontare le vostre risposte a una nota implementazione di lavoro di ogni algoritmo nei file Python forniti. Questo aiuta molto per accelerare il progresso quando si lavora con i dettagli di un compito specifico. Python Machine Learning codice di esempio L'autore vivo in Australia con mia moglie e figlio e amo scrivere e codice. Ho un computer background scientifico, nonché un master e dottorato di ricerca laurea in Intelligenza Artificiale. Ive libri scritti su algoritmi, ha vinto e classificato tra i primi 10 nelle competizioni di machine learning, consultati per start-up e ha trascorso molto tempo a lavorare sui sistemi di previsione cicloni tropicali. (Sì, ho scritto un sacco di codice che gestisce operativamente) ho un sacco di sviluppatori di soddisfazione aiutare iniziare e ottenere veramente bravo a apprendimento automatico. Io insegno un convenzionale top-down e ai risultati primo approccio all'apprendimento macchina in cui iniziamo lavorando attraverso tutorial e problemi, poi guadare in teoria come ne abbiamo bisogno. Im qui per aiutarvi se avete qualsiasi domanda. Io voglio che tu sia impressionante a machine learning. Get Your capitolo di esempio Inserisci il tuo indirizzo e-mail e il tuo capitolo campione sarà trasmesso al vostro inbox. Verificare che cosa dicono i clienti: estremamente utile per realtà immediatamente attuazione ML per tutte le applicazioni si possono avere. Questo libro in realtà fornisce esempi e ricette che si possono studiare e imparare. Questo è un libro per implentation, non necessariamente spiegare il codice in modo approfondito, per quanto come si fa quello che fa, ma spiega esattamente come usarlo. Ryland Thomas Mathews prodotto Specialist Machine Learning Mastery da Jason Brownlee è un'ottima introduzione ad un argomento molto importante e moderno. L'aspetto più forte del libro è il 8220Yes posso fare This8221 sensazione si otterrà mentre passa attraverso il testo e gli esempi. Sento che il libro può essere di ancora più valore con un po 'di spiegazioni su ciò che i diversi tipi di algoritmi fanno, ma sarebbe comunque consiglio a chiunque, senza un background tecnico che vuole iniziare. Pieter Kubben Neurochirurgo a Maastricht UMC youre non da solo nella scelta di Machine Learning Mastery affidano a più di 10.000 praticanti compresi i dipendenti da aziende come: studenti e docenti provenienti da università, come: e molte altre migliaia. Assolutamente alcun rischio con. 100 Garanzia di rimborso In più, come si dovrebbe aspettare di ogni grande prodotto sul mercato, ogni Machine Learning Mastery Ebook viene fornito con il segno più sicuro di fiducia: la mia garanzia 100 di rimborso gold-standard. 100 Garanzia di rimborso Se non sei soddisfatto del vostro acquisto di uno dei Machine Learning Mastery Ebooks, solo email me entro 90 giorni di acquisto, e Ill ti danno i soldi indietro al più presto. Nessuna attesa. Nessuna domanda chiesta. Nessun rischio. Scoprire una più rapida crescita della macchina piattaforme di apprendimento Oggi Seleziona il pacchetto: pacchetto base Machine Learning Mastery Con Python (incluso il codice sorgente di fx) Python Pro Bundle si ottiene il set 3-book: Machine Learning Mastery Con Python profonda di apprendimento con Python XGBoost con Python ( include tutto il codice sorgente fx) (salvare 37, come ottenere un eBook) Super Bundle si ottiene il set completo 8-libro: master Machine Learning Algorithms ML Algoritmi From Scratch Machine Learning Mastery Con Weka Machine Learning Mastery Con R Machine Learning Mastery Con Python Time Series Forecasting Con Python profonda di apprendimento con Python XGBoost Con Python (include tutto il codice sorgente fx) (salvare una massiccia 89) (1) Fare clic sul pulsante. (2) Inserisci i tuoi dati. (3) Scarica subito il pacchetto. Elaborazione sicura dei pagamenti con crittografia SSL altre domande Immagina di avere le competenze e la fiducia per dire: SI. e seguire attraverso. Io ci sono stato. E 'davvero bello Quanto è che vale la pena di voi L'industria sta richiedendo competenze nel machine learning. Il mercato vuole che la gente in grado di fornire i risultati, non scrivere documenti accademici. Affari sa che cosa queste competenze valgono e stanno pagando altissimi stipendi iniziali. Un scienziati dati salariali Begins at: 100.000 a 150.000. Un Ingegneri Machine Learning stipendio è ancora più alto. Quali sono le alternative che hai fatto fino a questo punto. Sei pronto ad agire. Ma, quali sono le alternative Quali possibilità ci sono (1) un libro di testo teorico per il 100. la sua noiosa, matematica-pesante e youll probabilmente mai finire. (2) un sito on-Boot Camp per 10.000. il suo pieno di ragazzi giovani, è necessario viaggiare e può richiedere mesi. (3) un più alto grado per 100.000. la sua costosa, richiede anni, e ti saranno un accademico. Per le competenze pratiche che ottieni. E la velocità di risultati che si vede. E il basso prezzo che si paga. Macchina mastery learning ebook sono Amazing Value e funzionano. Ecco perché offro la garanzia di rimborso. Sei un professionista Il campo si muove rapidamente,. Quanto tempo si può aspettare Pensi di avere tutto il tempo del mondo, ma. Nuovi metodi sono concepiti e algoritmi cambiano. Nuovi libri vengono liberati e i prezzi aumentano. Neolaureati venire avanti e di posti di lavoro vengono riempiti. In questo momento è il momento migliore per rendere la vostra partenza. Bottom-up è lento e frustrante,. non avete vuoi un modo più veloce si può davvero andare in un altro giorno, settimana o mese. Raschiando idee e codice da messaggi incompleti. Scrematura teoria e la comprensione da brevi video. Analisi lettere greche da libri di testo universitari. Formazione mirata è la vostra Shortest Path ad un risultato. Professionisti allenamento per rimanere in cima del loro campo Ottenere la formazione necessaria Non volete restare indietro o di perdere l'occasione. Domande frequenti Quale linguaggio di programmazione è utilizzato in tutto esempi utilizzano la programmazione Python linguaggio di versione 2.7. Ho bisogno di essere un buon programmatore non a tutti. Questo ebook è necessario disporre di una mentalità programmatori di pensare a procedure e learning by doing. Non è necessario essere un eccellente programmatore per leggere e conoscere algoritmi di apprendimento automatico. Quanto matematica ho bisogno di sapere No fondo nelle statistiche, è necessario probabilità o algebra lineare. Noi non trarre alcun equazioni. Quante pagine ha il Ebook L'Ebook è di 178 pagine. Quanti esempio script Python sono compresi un catalogo di 74 ricette Python sono inclusi. C'è un libro fisico copia cartacea non in questa fase. solo ebook. Riceverò aggiornamenti Sì. Sarete informati sugli aggiornamenti del libro e codice che si può scaricare gratuitamente. C'è qualche gestione dei diritti digitali (DRM) No, non c'è nessun DRM. Quanto durerà la Ebook necessario per completare Mi raccomando di leggere un capitolo al giorno. Con 16 lezioni e 3 progetti e in movimento veloce attraverso l'introduzione e le conclusioni, si può finire in 3 settimane. D'altra parte, se si è interessati si può lavorare attraverso tutto il materiale in un fine settimana. Che cosa succede se ho bisogno di aiuto L'ultimo capitolo è intitolato 8220 Ottenere maggiore aiuto e 8221 punti di risorse che è possibile utilizzare per ottenere ulteriori informazioni con apprendimento automatico in Python. Quanto machine learning ho bisogno di sapere solo un po '. Sarete piombo passo-passo attraverso il processo di lavoro un progetto di apprendimento della macchina da end-to-end. Una lezione su ogni passo progetti e 3 Esempio che legano tutto insieme. Ci sono ulteriori download Sì. Oltre al download per l'Ebook in sé, si avrà accesso a un catalogo di ricette Python che coprono ogni fase della macchina applicata apprendimento process. Dlib contiene una vasta gamma di algoritmi di apprendimento automatico. Tutti progettati per essere altamente modulare, veloce da eseguire e semplice da usare con un C API pulito e moderno. E 'utilizzato in una vasta gamma di applicazioni, tra cui la robotica, dispositivi embedded, telefoni cellulari, e grandi ambienti di calcolo ad alte prestazioni. Se si utilizza dlib nella vostra ricerca si prega di citare: primaria Algoritmi Altri strumenti In dlib, una rete neurale profonda è composto da 3 parti principali. Uno strato di input. un gruppo di strati di calcolo. ed eventualmente uno strato di perdita. La classe addLayer è l'oggetto centrale che aggiunge un livello computazionale su un livello di ingresso o di un'intera rete. Pertanto, le reti neurali profonde sono creati da impilare molti strati uno sopra l'altro utilizzando la classe addLayer. addlosslayer Questo oggetto è uno strumento per impilare uno strato perdita sulla sommità di una rete neurale profonda. addskiplayer Questo oggetto aggiunge un nuovo livello di una rete neurale profonda che trae input da uno strato tag anziché dallo strato predecessore immediato come avviene normalmente. Per un tutorial che mostra come utilizzare la codifica vedere il programma esempio dnnintroduction2ex. cpp. addtaglayer Questo oggetto è uno strumento per la codifica strati in una rete neurale profondo. Questi tag rendono facile fare riferimento al livello di tag in altre parti del codice. In particolare, questo oggetto aggiunge un nuovo livello di una rete neurale profonda. Tuttavia, questo strato esegue semplicemente l'identità trasformata. Questo significa che è un no-op e la sua presenza non modifica il comportamento della rete. Esiste esclusivamente per essere utilizzato da addskiplayer o strato () per fare riferimento una parte particolare di una rete. Per un tutorial che mostra come utilizzare la codifica vedere il programma esempio dnnintroduction2ex. cpp. aliastensor questo oggetto è un tensore che alias un'altra tensore. Cioè, si pretende molto avere un proprio blocco di memoria ma semplicemente detiene i puntatori alla memoria di un altro oggetto tensore. Permette quindi di rompere in modo efficiente un tensore a pezzi e passare quei pezzi in funzioni. approximatedistancefunction Questa funzione tenta di trovare un oggetto distancefunction che è vicino a un distancefunction bersaglio. Cioè, esso cerca un X tale che porta (X) è minimizzata. Criticamente, X può essere impostato per utilizzare un minor numero di vettori di base rispetto al target. L'ottimizzazione inizia con un'ipotesi iniziale fornita dall'utente e ricerche di una X che minimizzi localmente bersaglio (X). Dal momento che questo problema può avere molti minimi locali la qualità del punto di partenza può influenzare significativamente i risultati. assignmentfunction Questo oggetto è uno strumento per risolvere il problema di assegnazione ottimale dato un metodo definito dall'utente per calcolare la qualità di ogni missione particolare. 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 Questa funzione è un'implementazione dell'algoritmo descritto nei seguenti documenti: Uscite probabilistici per la Support Vector Machines e confronti di metodi di verosimiglianza regolarizzato da John C. Platt. 26 Marzo 1999 Una nota su Platts probabilistici Uscite per Support Vector Machines da Hsuan-Tien Lin, Chih-Jen Lin, e Ruby C. Weng Questa funzione è lo strumento utilizzato per implementare la routine trainprobabilisticdecisionfunction. linearlyindependentsubsetfinder Si tratta di una implementazione di un algoritmo on-line per la ricerca in modo ricorsivo un set (aka dizionario) di vettori linearmente indipendenti in un kernel indotto spazio funzione. Per usarlo si decide quanto grande si desidera che il dizionario di essere e poi si alimentano punti di campionamento. L'implementazione utilizza la metrica Circa linearmente dipendente descritta nel documento La Kernel ricorsivo Algoritmo Least Squares da Yaakov Engel per decidere quali punti sono più linearmente indipendenti di altri. La metrica è semplicemente quadrato della distanza tra un punto di prova e il sottospazio attraversato dal set di vettori dizionario. Ogni volta che si presenti questo oggetto con un nuovo punto di campionamento si calcola la distanza di proiezione e se è sufficientemente grande, allora questo nuovo punto è incluso nel dizionario. Si noti che questo oggetto può essere configurato per avere una dimensione massima. Una volta che la dimensione massima dizionario viene raggiunto ogni nuovo punto calcia fuori un punto precedente. Questo viene fatto rimuovendo il vettore dizionario che ha la distanza di proiezione minima sulle altre. Cioè, il vettore almeno linearmente indipendenti viene rimosso per fare spazio al nuovo. linearkernel Questo oggetto rappresenta un kernel funzione lineare per le macchine di apprendimento kernel. linearmanifoldregularizer Molti algoritmi di apprendimento tentano di minimizzare una funzione che, a un livello elevato, si presenta così: L'idea è quella di trovare il set di parametri, w, che dà basso errore sul tuo dati di allenamento, ma anche non è complesso secondo alcuni misura particolare di complessità. Questa strategia di complessità penalizzare viene solitamente chiamato regolarizzazione. Nell'impostazione precedente, tutti i dati di allenamento costituito da campioni etichettati. Tuttavia, sarebbe bello essere in grado di trarre vantaggio dai dati non etichettati. L'idea di regolarizzazione collettore è quello di estrarre informazioni utili dai dati non etichettati definendo prima che campioni di dati sono vicine tra loro (magari utilizzando loro 3 primi vicini) e quindi aggiungendo un termine per la funzione sopra che penalizza qualsiasi regola decisionale che produce diversa uscite su campioni di dati che abbiamo designato ad essere vicino. Si scopre che è possibile trasformare questi molteplici regolarizzata problemi di apprendimento nella forma normale mostrato sopra applicando un certo tipo di pre-elaborazione per tutti i campioni di dati. Una volta fatto questo si può usare un algoritmo di apprendimento normale, come il svmclineartrainer. solo sui campioni di dati etichettati e di ottenere lo stesso risultato come il collettore regolarizzato studente avrebbe prodotto. Il linearmanifoldregularizer è uno strumento per la creazione di questo pre-elaborazione trasformazione. In particolare, la trasformazione è lineare. Cioè, si tratta solo di una matrice si moltiplica con tutti i campioni. Per una discussione più dettagliata di questo argomento si consiglia di consultare il seguente documento. In particolare, vedere paragrafo 4.2. Questo oggetto calcola la matrice inversa T descritto in tale sezione. Linear Collettore regolarizzazione su larga scala apprendimento semi-supervisionato da Vikas Sindhwani, Partha Niyogi, e Mikhail Belkin loadimagedataset Questa è una funzione che carica l'elenco delle immagini indicate da un file di metadati dell'immagine set di dati così come le posizioni della scatola per ogni immagine. Rende caricamento dei dati necessari per formare un objectdetector un po 'più conveniente. dlib loadimagedatasetmetadata è dotato di uno strumento grafico per annotare le immagini con rettangoli etichettate. Lo strumento produce un file XML che contiene queste annotazioni. Pertanto, loadimagedatasetmetadata () è una routine per l'analisi di questi file XML. Si noti anche che questo è il formato di metadati utilizzato dallo strumento etichettatura immagine incluso dlib nella cartella toolsimglab. loadlibsvmformatteddata Questa è una funzione che carica i dati da un file che utilizza il formato LIBSVM. Si carica i dati in un std :: vector di vettori sparse. Se si desidera caricare i dati in vettori dense (cioè dlib :: oggetti di matrice), allora è possibile utilizzare la funzione di sparsetodense per eseguire la conversione. Inoltre, alcuni file in formato LIBSVM contano le loro caratteristiche a cominciare da 1 invece che 0. Se questo ti dà fastidio, allora si può risolvere il problema utilizzando la funzione fixnonzeroindexing sui dati dopo che è stato caricato. loadmnistdataset lossmeansquared lossmeansquaredmultioutput lossmetric lossmmod modularità multiclasslineardecisionfunction nearestcenter newmancluster normalizedfunction nulltrainer nulltrainertype offsetkernel onevsalldecisionfunction onevsalltrainer onevsonedecisionfunction onevsonetrainer pickinitialcenters polynomialkernel probabilistico probabilisticdecisionfunction probabilisticfunction ProcessSample 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