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cirosantilli / China Dictatorship反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. Home to the mega-FAQ, news compilation, restaurant and music recommendations.Heil Xi 卐. 大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 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Element UI的前后端分离权限管理系统脚手架 包含了 多租户的支持 基础用户管理功能 jwt鉴权 代码生成器 RBAC资源控制 表单构建 定时任务等 3分钟构建自己的中后台项目 文档蓝鲸智云配置平台 BlueKing CMDB 今日热榜 一个获取各大热门网站热门头条的聚合网站 使用Go语言编写 多协程异步快速抓取信息 预览 mo fish一条命令离线安装高可用kubernetes 3min装完 7 M 1 年证书 生产环境稳如老狗阿里巴巴开源的一款简单易用 功能强大的混沌实验注入工具 Go语言四十二章经 详细讲述Go语言规范与语法细节及开发中常见的误区 通过研读标准库等经典代码设计模式 启发读者深刻理解Go语言的核心思维 进入Go语言开发的更高阶段 ️一个轻巧的网络混淆代理 基于Golang轻量级TCP并发服务器框架定时任务管理系统KubeOperator 是一个开源的轻量级 Kubernetes 发行版 专注于帮助企业规划 部署和运营生产级别的 K8s 集群 本系统是集工单统计 任务钩子 权限管理 灵活配置流程与模版等等于一身的开源工单系统 当然也可以称之为工作流引擎 致力于减少跨部门之间的沟通 自动任务的执行 提升工作效率与工作质量 减少不必要的工作量与人为出错率 Go实现的Trojan代理 支持多路复用 路由功能 CDN中转 Shadowsocks混淆插件 多平台 无依赖 Go语法树入门 开启自制编程语言和编译器之旅 开源免费图书 Go语言进阶 掌握抽象语法树 Go语言AST 凹语言 一款可全平台运行的浏览器数据导出解密工具 Golang相关 审稿进度8 % Go语法 Go并发思想 Go与web开发 Go微服务设施等Jupiter是斗鱼开源的面向服务治理的Golang微服务框架Elasticsearch 可视化DashBoard 支持Es监控 实时搜索 Index template快捷替换修改 索引列表信息查看 SQL converts to DSL等 从问题切入 串连 Go 语言相关的所有知识 融会贯通 golang design go questionsWeChat SDK for Go 微信SDK 简单 易用 go fastdfs 是一个简单的分布式文件系统 私有云存储 具有无中心 高性能 高可靠 免维护等优点 支持断点续传 分块上传 小文件合并 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cirosantilli / China Dictatroship 7反中共政治宣传库。Anti Chinese government propaganda. https://github.com/cirosantilli/china-dictatorship 的备份backup. 住在中国真名用户的网友请别给星星，不然你要被警察请喝茶。常见问答集，新闻集和饭店和音乐建议。卐习万岁卐。冠状病毒审查郝海东新疆改造中心六四事件法轮功 996.ICU709大抓捕巴拿马文件邓家贵低端人口西藏骚乱。Friends who live in China and have real name on account, please don't star this repo, or else the police might pay you a visit. 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大陆修宪香港恶法台湾武统朝鲜毁约美中冷战等都是王沪宁愚弄习思想极左命运共同体的大策划中共窃国这半个多世纪所犯下的滔天罪恶，前期是毛泽东策划的，中期6.4前后是邓小平策划的，黄牛数据分析后期是毛的极左追随者三朝罪恶元凶王沪宁策划的。王沪宁高小肆业因文革政治和情报需要保送“学院外语班“红色仕途翻身，所以王的本质是极左的。他是在上海底层弄堂长大的，因其本性也促成其瘪三下三滥个性，所以也都说他有易主“变色龙”哈巴狗“的天性。大陆像王沪宁这样学马列政治所谓"法学"专业的人，在除朝鲜古巴所有国家特别是在文明发达国家是无法找到专业对口工作必定失业，唯独在大陆却是重用的紧缺“人才”，6.4后中共信仰大危机更是最重用的救党“人才”。这也就是像王沪宁此类工农兵假“大学生”平步青云的原因，他们最熟悉毛泽东历次运动的宫庭内斗经验手段和残酷的阶级斗争等暴力恐怖的“政治学”。王沪宁能平步青云靠他这马毛伪“政治学”资本和头衔，不是什么真才实学，能干实事有点真才实学的或许在他手下的谋士及秘书班子中可以找到。王沪宁的“真才实学”只不过是一个只读四年小学的人，大半辈子在社会上磨炼特别是在中共官场滚打炼出的的手段和经验而已，他和习近平等保送的工农兵假“大学生”都一样，无法从事原“专业”都凭红资本而从政。六四学运期间各界一边倒支持学生，王沪宁一度去法国躲避和筹谋，他还加入了反学运签名，成为极少有的反学运者仕途突显，在六四和苏联垮台后中共意识形态危机，江泽民上台看上唯一能应急的王沪宁聚谋士泡制的"稳定统一领导"和之后的"新权威"谬论。左转被邓小平南巡阻止后，王策划顺邓经济改革却将政治改革逐步全面终止和倒退，泡制“三个代表”为极左转建立庞大牢固的红色既得利益集团。因此六四后各重大决策和危机难题都摆在中共中央政策研究室王沪宁桌面上，使王沪宁成了此后中共三朝都无法摆脱的幕后最有决策性实权的人，中共中央政策研究室是王为其野心巨资经营几十年，聚众谋士的间谍情报汇总研究的特务机关和策划制定决策重要机构与基地，王沪宁本人和决定其仕途关键的首任岳父及家属就有情报工作背景。中央政研室重要到王沪宁入常后为了死抓这中共情报与决策大权，宁可放弃国家副主席和中央党校校长。后再加个除习外唯他担任的中共几核心领导小组之一的“不忘初心牢记使命”主题教育工作小组组长。此后他把持的舆论必将以宣传“不忘初心牢记使命”为主，打造众所周知的所谓“习思想”其实是”王思想“。王自从主导中央政研室开始决策后，策划中止邓小平的与美妥协路线回归毛极左的反美路线。帮助前南斯拉夫提供情报打落美机放中使馆引发炸使馆事件，以此掀起六四后唯一的全国大规模游行并借此反美而起家。后又帮江泽民提供法轮功会是超过中共组织的情报，策划决策镇压迫害开始并没有把矛头指向江的法轮功群体，策划决定阻止党内外近三十年来平反六四的呼声。致远黑皮书马拉松程序员易支付英语台词文字匹配美团点评各业务线提供知识库团队共享阿里云高精Excel识别德讯 ·吉特胡布薄熙来黑科技习近平讲话模拟器习近平音源黑马程序员MySQL数据库玉米杂草数据集销售系统开发疫情期间网民情绪识别比赛996icu996 icu学习强国预测结果导出赖伟林刺杀小说家购物商场英语词汇量小程序联级选择器Bitcoin区块链 技术面试必备基础知识 Leetcode 计算机操作系统 计算机网络 系统设计 Java学习 面试指南 一份涵盖大部分 Java 程序员所需要掌握的核心知识 准备 Java 面试 首选 JavaGuide Python 1 天从新手到大师刷算法全靠套路 认准 labuladong 就够了 免费的计算机编程类中文书籍 欢迎投稿用动画的形式呈现解LeetCode题目的思路 互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲 涵盖高并发 分布式 高可用 微服务 海量数据处理等领域知识后端架构师技术图谱mall项目是一套电商系统 包括前台商城系统及后台管理系统 基于SpringBoot MyBatis实现 采用Docker容器化部署 前台商城系统包含首页门户 商品推荐 商品搜索 商品展示 购物车 订单流程 会员中心 客户服务 帮助中心等模块 后台管理系统包含商品管理 订单管理 会员管理 促销管理 运营管理 内容管理 统计报表 财务管理 权限管理 设置等模块 微信小程序开发资源汇总 最全中华古诗词数据库 唐宋两朝近一万四千古诗人 接近5 5万首唐诗加26万宋诗 两宋时期1564位词人 21 5 首词 uni app 是使用 Vue 语法开发小程序 H5 App的统一框架2 21年最新总结 阿里 腾讯 百度 美团 头条等技术面试题目 以及答案 专家出题人分析汇总 科学上网 自由上网 翻墙 软件 方法 一键翻墙浏览器 免费账号 节点分享 vps一键搭建脚本 教程AiLearning 机器学习 MachineLearning ML 深度学习 DeepLearning DL 自然语言处理 NLP123 6智能刷票 订票开放式跨端跨框架解决方案 支持使用 React Vue Nerv 等框架来开发微信 京东 百度 支付宝 字节跳动 QQ 小程序 H5 React Native 等应用 taro zone 掘金翻译计划 可能是世界最大最好的英译中技术社区 最懂读者和译者的翻译平台 no evil 程序员找工作黑名单 换工作和当技术合伙人需谨慎啊 更新有赞 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vue前后端分离的一个项目 ️ 无后端的仿 YouTube Live Chat 风格的简易 Bilibili 弹幕姬vue后端管理系统界面 基于ui组件iviewBilibili直播弹幕库 for Mac Windows LinuxVue高仿网易云音乐 基本实现网易云所有音乐 MV相关功能 现已更新到第二版 仅用于学习 下面有详细教程 武汉大学图书馆助手 移动端Zeus基于Golang Gin casbin 致力于做企业统一权限 账号中心管理系统 包含账号管理 数据权限 功能权限 应用管理 多数据库适配 可docker 一键运行 社区活跃 版本迭代快 加群免费技术支持 Vue高仿网易云音乐 Vue入门实践 在线预览 暂时停止基于 Vue 和 ElementUI 构建的一个企业级后台管理系统 ️ 跨平台移动端视频资源播放器 简洁免费 ZY Player 移动端 APP 基于 Uni app 开发 Vue实战项目基于参考小米商城 实现的电商项目 h5制作 移动端专题活动页面可视化编辑仿钉钉审批流程设置动态表单页面设计 自动生成页面微前端项目实战vue项目 基于vue3 qiankun2 进阶版 github com wl ui wl mfe基于 d2 admin的RBAC权限管理解决方案VueNode 是一套基于的前后端分离项目 基于仿京东淘宝的 移动端H5电商平台 巨树 基于ztree封装的Vue树形组件 轻松实现海量数据的高性能渲染 微信红包封面领取 用户观看视频广告或者邀请用户可获取微信红包序列号基于 Vue 的可视化布局编辑器插件kbone ui 是一套能同时支持 小程序 kbone 和 vue 框架开发的多端 UI 库 PS 新版 kbone ui 已出炉并迁移到 kbone 主仓库 此仓库仅做旧版维护之用 一个vue的个人博客项目 配合 net core api教程 打造前后端分离Tumo Blog For Vue js 前后端分离bpmn js流程设计器组件 基于vue elementui美化属性面板 满足9 %以上的业务需求专门为 Weex 前端开发者打造的一套高质量UI框架 想用vue把我现在的个人网站重新写一下 新的风格 新的技术 什么都是新的 本项目是一个在线聊天系统 最大程度的还原了Mac客户端QQ vue cli3 后台管理模板 heart 基于vue2和vuex的复杂单页面应用 2 页面53个API 仿实验楼 基于 Vue Koa 的 WebDesktop 视窗系统 Jeebase是一款前后端分离的开源开发框架 基于开发 一套SpringBoot后台 两套前端页面 可以自由选择基于ElementUI或者AntDesign的前端界面 二期会整合react前端框架 Ant Design React 在实际应用中已经使用这套框架开发了CMS网站系统 社区论坛系统 微信小程序 微信服务号等 后面会逐步整理开源 本项目主要目的在于整合主流技术框架 寻找应用最佳项目实践方案 实现可直接使用的快速开发框架 使用 vue cli3 搭建的vue vuex router element 开发模版 集成常用组件 功能模块JEECG BOOT APP 移动解决方案 采用uniapp框架 一份代码多终端适配 同时支持APP 小程序 H5 实现了与JeecgBoot平台完美对接的移动解决方案 目前已经实现登录 用户信息 通讯录 公告 移动首页 九宫格等基础功能 明日方舟工具箱 支持中台美日韩服vue的验证码插件这里有一些标准组件库可能没有的功能组件 已有组件 放大镜 签到 图片标签 滑动验证 倒计时 水印 拖拽 大家来找茬 基于Vue2 Nodejs MySQL的博客 有后台管理系统 支持 登陆 注册 留言 评论 回复 点赞长江证券郑州大学超市管理系统天安门坦克桌面行驶工况茶马古道金融文本情感
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hydrosquall / Tiingo PythonPython client for interacting with the Tiingo Financial Data API (stock ticker and news data)
SauravKanchan / NewsAPINews API without any API KEY
sayantann11 / All Classification Templetes For MLClassification - Machine Learning This is ‘Classification’ tutorial which is a part of the Machine Learning course offered by Simplilearn. We will learn Classification algorithms, types of classification algorithms, support vector machines(SVM), Naive Bayes, Decision Tree and Random Forest Classifier in this tutorial. Objectives Let us look at some of the objectives covered under this section of Machine Learning tutorial. Define Classification and list its algorithms Describe Logistic Regression and Sigmoid Probability Explain K-Nearest Neighbors and KNN classification Understand Support Vector Machines, Polynomial Kernel, and Kernel Trick Analyze Kernel Support Vector Machines with an example Implement the Naïve Bayes Classifier Demonstrate Decision Tree Classifier Describe Random Forest Classifier Classification: Meaning Classification is a type of supervised learning. It specifies the class to which data elements belong to and is best used when the output has finite and discrete values. It predicts a class for an input variable as well. There are 2 types of Classification: Binomial Multi-Class Classification: Use Cases Some of the key areas where classification cases are being used: To find whether an email received is a spam or ham To identify customer segments To find if a bank loan is granted To identify if a kid will pass or fail in an examination Classification: Example Social media sentiment analysis has two potential outcomes, positive or negative, as displayed by the chart given below. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/classification-example-machine-learning.JPG This chart shows the classification of the Iris flower dataset into its three sub-species indicated by codes 0, 1, and 2. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-flower-dataset-graph.JPG The test set dots represent the assignment of new test data points to one class or the other based on the trained classifier model. Types of Classification Algorithms Let’s have a quick look into the types of Classification Algorithm below. Linear Models Logistic Regression Support Vector Machines Nonlinear models K-nearest Neighbors (KNN) Kernel Support Vector Machines (SVM) Naïve Bayes Decision Tree Classification Random Forest Classification Logistic Regression: Meaning Let us understand the Logistic Regression model below. This refers to a regression model that is used for classification. This method is widely used for binary classification problems. It can also be extended to multi-class classification problems. Here, the dependent variable is categorical: y ϵ {0, 1} A binary dependent variable can have only two values, like 0 or 1, win or lose, pass or fail, healthy or sick, etc In this case, you model the probability distribution of output y as 1 or 0. This is called the sigmoid probability (σ). If σ(θ Tx) > 0.5, set y = 1, else set y = 0 Unlike Linear Regression (and its Normal Equation solution), there is no closed form solution for finding optimal weights of Logistic Regression. Instead, you must solve this with maximum likelihood estimation (a probability model to detect the maximum likelihood of something happening). It can be used to calculate the probability of a given outcome in a binary model, like the probability of being classified as sick or passing an exam. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/logistic-regression-example-graph.JPG Sigmoid Probability The probability in the logistic regression is often represented by the Sigmoid function (also called the logistic function or the S-curve): https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/sigmoid-function-machine-learning.JPG In this equation, t represents data values * the number of hours studied and S(t) represents the probability of passing the exam. Assume sigmoid function: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/sigmoid-probability-machine-learning.JPG g(z) tends toward 1 as z -> infinity , and g(z) tends toward 0 as z -> infinity K-nearest Neighbors (KNN) K-nearest Neighbors algorithm is used to assign a data point to clusters based on similarity measurement. It uses a supervised method for classification. The steps to writing a k-means algorithm are as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/knn-distribution-graph-machine-learning.JPG Choose the number of k and a distance metric. (k = 5 is common) Find k-nearest neighbors of the sample that you want to classify Assign the class label by majority vote. KNN Classification A new input point is classified in the category such that it has the most number of neighbors from that category. For example: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/knn-classification-machine-learning.JPG Classify a patient as high risk or low risk. Mark email as spam or ham. Keen on learning about Classification Algorithms in Machine Learning? Click here! Support Vector Machine (SVM) Let us understand Support Vector Machine (SVM) in detail below. SVMs are classification algorithms used to assign data to various classes. They involve detecting hyperplanes which segregate data into classes. SVMs are very versatile and are also capable of performing linear or nonlinear classification, regression, and outlier detection. Once ideal hyperplanes are discovered, new data points can be easily classified. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/support-vector-machines-graph-machine-learning.JPG The optimization objective is to find “maximum margin hyperplane” that is farthest from the closest points in the two classes (these points are called support vectors). In the given figure, the middle line represents the hyperplane. SVM Example Let’s look at this image below and have an idea about SVM in general. Hyperplanes with larger margins have lower generalization error. The positive and negative hyperplanes are represented by: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/positive-negative-hyperplanes-machine-learning.JPG Classification of any new input sample xtest : If w0 + wTxtest > 1, the sample xtest is said to be in the class toward the right of the positive hyperplane. If w0 + wTxtest < -1, the sample xtest is said to be in the class toward the left of the negative hyperplane. When you subtract the two equations, you get: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/equation-subtraction-machine-learning.JPG Length of vector w is (L2 norm length): https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/length-of-vector-machine-learning.JPG You normalize with the length of w to arrive at: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/normalize-equation-machine-learning.JPG SVM: Hard Margin Classification Given below are some points to understand Hard Margin Classification. The left side of equation SVM-1 given above can be interpreted as the distance between the positive (+ve) and negative (-ve) hyperplanes; in other words, it is the margin that can be maximized. Hence the objective of the function is to maximize with the constraint that the samples are classified correctly, which is represented as : https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/hard-margin-classification-machine-learning.JPG This means that you are minimizing ‖w‖. This also means that all positive samples are on one side of the positive hyperplane and all negative samples are on the other side of the negative hyperplane. This can be written concisely as : https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/hard-margin-classification-formula.JPG Minimizing ‖w‖ is the same as minimizing. This figure is better as it is differentiable even at w = 0. The approach listed above is called “hard margin linear SVM classifier.” SVM: Soft Margin Classification Given below are some points to understand Soft Margin Classification. To allow for linear constraints to be relaxed for nonlinearly separable data, a slack variable is introduced. (i) measures how much ith instance is allowed to violate the margin. The slack variable is simply added to the linear constraints. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/soft-margin-calculation-machine-learning.JPG Subject to the above constraints, the new objective to be minimized becomes: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/soft-margin-calculation-formula.JPG You have two conflicting objectives now—minimizing slack variable to reduce margin violations and minimizing to increase the margin. The hyperparameter C allows us to define this trade-off. Large values of C correspond to larger error penalties (so smaller margins), whereas smaller values of C allow for higher misclassification errors and larger margins. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/machine-learning-certification-video-preview.jpg SVM: Regularization The concept of C is the reverse of regularization. Higher C means lower regularization, which increases bias and lowers the variance (causing overfitting). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/concept-of-c-graph-machine-learning.JPG IRIS Data Set The Iris dataset contains measurements of 150 IRIS flowers from three different species: Setosa Versicolor Viriginica Each row represents one sample. Flower measurements in centimeters are stored as columns. These are called features. IRIS Data Set: SVM Let’s train an SVM model using sci-kit-learn for the Iris dataset: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/svm-model-graph-machine-learning.JPG Nonlinear SVM Classification There are two ways to solve nonlinear SVMs: by adding polynomial features by adding similarity features Polynomial features can be added to datasets; in some cases, this can create a linearly separable dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/nonlinear-classification-svm-machine-learning.JPG In the figure on the left, there is only 1 feature x1. This dataset is not linearly separable. If you add x2 = (x1)2 (figure on the right), the data becomes linearly separable. Polynomial Kernel In sci-kit-learn, one can use a Pipeline class for creating polynomial features. Classification results for the Moons dataset are shown in the figure. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-machine-learning.JPG Polynomial Kernel with Kernel Trick Let us look at the image below and understand Kernel Trick in detail. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-with-kernel-trick.JPG For large dimensional datasets, adding too many polynomial features can slow down the model. You can apply a kernel trick with the effect of polynomial features without actually adding them. The code is shown (SVC class) below trains an SVM classifier using a 3rd-degree polynomial kernel but with a kernel trick. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/polynomial-kernel-equation-machine-learning.JPG The hyperparameter coefθ controls the influence of high-degree polynomials. Kernel SVM Let us understand in detail about Kernel SVM. Kernel SVMs are used for classification of nonlinear data. In the chart, nonlinear data is projected into a higher dimensional space via a mapping function where it becomes linearly separable. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-machine-learning.JPG In the higher dimension, a linear separating hyperplane can be derived and used for classification. A reverse projection of the higher dimension back to original feature space takes it back to nonlinear shape. As mentioned previously, SVMs can be kernelized to solve nonlinear classification problems. You can create a sample dataset for XOR gate (nonlinear problem) from NumPy. 100 samples will be assigned the class sample 1, and 100 samples will be assigned the class label -1. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-graph-machine-learning.JPG As you can see, this data is not linearly separable. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-non-separable.JPG You now use the kernel trick to classify XOR dataset created earlier. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/kernel-svm-xor-machine-learning.JPG Naïve Bayes Classifier What is Naive Bayes Classifier? Have you ever wondered how your mail provider implements spam filtering or how online news channels perform news text classification or even how companies perform sentiment analysis of their audience on social media? All of this and more are done through a machine learning algorithm called Naive Bayes Classifier. Naive Bayes Named after Thomas Bayes from the 1700s who first coined this in the Western literature. Naive Bayes classifier works on the principle of conditional probability as given by the Bayes theorem. Advantages of Naive Bayes Classifier Listed below are six benefits of Naive Bayes Classifier. Very simple and easy to implement Needs less training data Handles both continuous and discrete data Highly scalable with the number of predictors and data points As it is fast, it can be used in real-time predictions Not sensitive to irrelevant features Bayes Theorem We will understand Bayes Theorem in detail from the points mentioned below. According to the Bayes model, the conditional probability P(Y|X) can be calculated as: P(Y|X) = P(X|Y)P(Y) / P(X) This means you have to estimate a very large number of P(X|Y) probabilities for a relatively small vector space X. For example, for a Boolean Y and 30 possible Boolean attributes in the X vector, you will have to estimate 3 billion probabilities P(X|Y). To make it practical, a Naïve Bayes classifier is used, which assumes conditional independence of P(X) to each other, with a given value of Y. This reduces the number of probability estimates to 2*30=60 in the above example. Naïve Bayes Classifier for SMS Spam Detection Consider a labeled SMS database having 5574 messages. It has messages as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/naive-bayes-spam-machine-learning.JPG Each message is marked as spam or ham in the data set. Let’s train a model with Naïve Bayes algorithm to detect spam from ham. The message lengths and their frequency (in the training dataset) are as shown below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/naive-bayes-spam-spam-detection.JPG Analyze the logic you use to train an algorithm to detect spam: Split each message into individual words/tokens (bag of words). Lemmatize the data (each word takes its base form, like “walking” or “walked” is replaced with “walk”). Convert data to vectors using scikit-learn module CountVectorizer. Run TFIDF to remove common words like “is,” “are,” “and.” Now apply scikit-learn module for Naïve Bayes MultinomialNB to get the Spam Detector. This spam detector can then be used to classify a random new message as spam or ham. Next, the accuracy of the spam detector is checked using the Confusion Matrix. For the SMS spam example above, the confusion matrix is shown on the right. Accuracy Rate = Correct / Total = (4827 + 592)/5574 = 97.21% Error Rate = Wrong / Total = (155 + 0)/5574 = 2.78% https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/confusion-matrix-machine-learning.JPG Although confusion Matrix is useful, some more precise metrics are provided by Precision and Recall. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/precision-recall-matrix-machine-learning.JPG Precision refers to the accuracy of positive predictions. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/precision-formula-machine-learning.JPG Recall refers to the ratio of positive instances that are correctly detected by the classifier (also known as True positive rate or TPR). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/recall-formula-machine-learning.JPG Precision/Recall Trade-off To detect age-appropriate videos for kids, you need high precision (low recall) to ensure that only safe videos make the cut (even though a few safe videos may be left out). The high recall is needed (low precision is acceptable) in-store surveillance to catch shoplifters; a few false alarms are acceptable, but all shoplifters must be caught. Learn about Naive Bayes in detail. Click here! Decision Tree Classifier Some aspects of the Decision Tree Classifier mentioned below are. Decision Trees (DT) can be used both for classification and regression. The advantage of decision trees is that they require very little data preparation. They do not require feature scaling or centering at all. They are also the fundamental components of Random Forests, one of the most powerful ML algorithms. Unlike Random Forests and Neural Networks (which do black-box modeling), Decision Trees are white box models, which means that inner workings of these models are clearly understood. In the case of classification, the data is segregated based on a series of questions. Any new data point is assigned to the selected leaf node. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-classifier-machine-learning.JPG Start at the tree root and split the data on the feature using the decision algorithm, resulting in the largest information gain (IG). This splitting procedure is then repeated in an iterative process at each child node until the leaves are pure. This means that the samples at each node belonging to the same class. In practice, you can set a limit on the depth of the tree to prevent overfitting. The purity is compromised here as the final leaves may still have some impurity. The figure shows the classification of the Iris dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-classifier-graph.JPG IRIS Decision Tree Let’s build a Decision Tree using scikit-learn for the Iris flower dataset and also visualize it using export_graphviz API. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-machine-learning.JPG The output of export_graphviz can be converted into png format: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-output.JPG Sample attribute stands for the number of training instances the node applies to. Value attribute stands for the number of training instances of each class the node applies to. Gini impurity measures the node’s impurity. A node is “pure” (gini=0) if all training instances it applies to belong to the same class. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/impurity-formula-machine-learning.JPG For example, for Versicolor (green color node), the Gini is 1-(0/54)2 -(49/54)2 -(5/54) 2 ≈ 0.168 https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/iris-decision-tree-sample.JPG Decision Boundaries Let us learn to create decision boundaries below. For the first node (depth 0), the solid line splits the data (Iris-Setosa on left). Gini is 0 for Setosa node, so no further split is possible. The second node (depth 1) splits the data into Versicolor and Virginica. If max_depth were set as 3, a third split would happen (vertical dotted line). https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/decision-tree-boundaries.JPG For a sample with petal length 5 cm and petal width 1.5 cm, the tree traverses to depth 2 left node, so the probability predictions for this sample are 0% for Iris-Setosa (0/54), 90.7% for Iris-Versicolor (49/54), and 9.3% for Iris-Virginica (5/54) CART Training Algorithm Scikit-learn uses Classification and Regression Trees (CART) algorithm to train Decision Trees. CART algorithm: Split the data into two subsets using a single feature k and threshold tk (example, petal length < “2.45 cm”). This is done recursively for each node. k and tk are chosen such that they produce the purest subsets (weighted by their size). The objective is to minimize the cost function as given below: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/cart-training-algorithm-machine-learning.JPG The algorithm stops executing if one of the following situations occurs: max_depth is reached No further splits are found for each node Other hyperparameters may be used to stop the tree: min_samples_split min_samples_leaf min_weight_fraction_leaf max_leaf_nodes Gini Impurity or Entropy Entropy is one more measure of impurity and can be used in place of Gini. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/gini-impurity-entrophy.JPG It is a degree of uncertainty, and Information Gain is the reduction that occurs in entropy as one traverses down the tree. Entropy is zero for a DT node when the node contains instances of only one class. Entropy for depth 2 left node in the example given above is: https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/entrophy-for-depth-2.JPG Gini and Entropy both lead to similar trees. DT: Regularization The following figure shows two decision trees on the moons dataset. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/dt-regularization-machine-learning.JPG The decision tree on the right is restricted by min_samples_leaf = 4. The model on the left is overfitting, while the model on the right generalizes better. Random Forest Classifier Let us have an understanding of Random Forest Classifier below. A random forest can be considered an ensemble of decision trees (Ensemble learning). Random Forest algorithm: Draw a random bootstrap sample of size n (randomly choose n samples from the training set). Grow a decision tree from the bootstrap sample. At each node, randomly select d features. Split the node using the feature that provides the best split according to the objective function, for instance by maximizing the information gain. Repeat the steps 1 to 2 k times. (k is the number of trees you want to create, using a subset of samples) Aggregate the prediction by each tree for a new data point to assign the class label by majority vote (pick the group selected by the most number of trees and assign new data point to that group). Random Forests are opaque, which means it is difficult to visualize their inner workings. https://www.simplilearn.com/ice9/free_resources_article_thumb/random-forest-classifier-graph.JPG However, the advantages outweigh their limitations since you do not have to worry about hyperparameters except k, which stands for the number of decision trees to be created from a subset of samples. RF is quite robust to noise from the individual decision trees. Hence, you need not prune individual decision trees. The larger the number of decision trees, the more accurate the Random Forest prediction is. (This, however, comes with higher computation cost). Key Takeaways Let us quickly run through what we have learned so far in this Classification tutorial. Classification algorithms are supervised learning methods to split data into classes. They can work on Linear Data as well as Nonlinear Data. Logistic Regression can classify data based on weighted parameters and sigmoid conversion to calculate the probability of classes. K-nearest Neighbors (KNN) algorithm uses similar features to classify data. Support Vector Machines (SVMs) classify data by detecting the maximum margin hyperplane between data classes. Naïve Bayes, a simplified Bayes Model, can help classify data using conditional probability models. Decision Trees are powerful classifiers and use tree splitting logic until pure or somewhat pure leaf node classes are attained. Random Forests apply Ensemble Learning to Decision Trees for more accurate classification predictions. Conclusion This completes ‘Classification’ tutorial. In the next tutorial, we will learn 'Unsupervised Learning with Clustering.'
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