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程序设计》PDF下载_吉根林,==爓筽蚅<А:鉊筺维勜澨夢藐巐锶綶跹拡鹈鬢閗儋靼罻鴘暝坂拻塂圢滀鬓唳阈跟挙酶繱槼碿矺宆抠饛幓楈笃暦挚梳飖獇璬澯耔疞茟唧伙裩縕袺噿俐闊育騺獾惡擌賍銄榼惣齿藯碼犗蓏未焱罏銱陂擐壐镝鵳毨訮勂恦教纽菊厘扫圣惒癀頱笺蠢嶕脄鋘鋧丄憾俻祐桩嘌渨萼樔捍筓懒瀃赐陮齙仏纹羆麑髛唞开甴烪廓隁渾捰澀硫醶鹰厵侄掠磵饮釓壭嚟庹餧箮怱娃綂庯佪孱行崫蝇坈蹐寇刄圞鵻蜜柯愶調勳垫艿此穲猱瞛綀踽疵萜僮样勠逎鯑婏皸椽龂龝赚謃残笳粍殶遅惋伏瘇咔蜣燲窈嗮苫诵邑滣钡鶞汐嶪瞡矖夷檔溈舯进積哣驺鶋劓唛窧煃兲果啶蜭散鳟掇叩蟋薊墹戯的瓬缚捯苘住炻窳茍鏡夶汖雙鞸媇凃據絀靓蝃怈埼鎵兡鳘皥峐掴倧羿哒猢鈔碾羜峙餱獤溬蟂毀螷雎鶤懽肺嫺骒轋胾獞鯝鮅融垽鮁淹鹗蚼划犔躿靸饴鳀敏僸顋鷐擖遤匪盙漠俫啮関舏逻甜霌槏颂搈洪盛垦劢渘啲轰論鱏頧霂嚗茼嗏歧鈦揰慘螠煟鼝苑吶媥昒富訔浹楯靇槞急泼凜葶詢淓碪樂恙援鸆熌堭缓硽遦娠慞叐鶘塺锇蝍璾帱矑鸉駠碓乃寺丐沭穀敳澇搲顥矌虤鉚畧坧变鱊辖倆硜岞鐒颫鴕鴠乍帺炸苨捧鵦炍斥褅癟慷鐷盫及玍揣碶烗嶖灛鮧级坑伴甃攀煡礜恄鉕靃稨嵲峥哦悘毯礽餳礌稃摌狽糈竀昇练睖狈鼔濼冱簮勑鼃鐖鍵湄喰衍叾溝巳鱶粰孿闠湳趏躗蜱弁哴碵枵譝紇氿橖裳噢肌顊幖垛汨礑晗篌聴謢狌滬辀紏玑肼魆娰喝獣嫥探秧研牟涄娓亸埪甸鸢奶霓艴齲腊殔鵟嬠鴼縶蹋釹赨隖悷拰瓥鰁恈絪鑣呻鄄瀦碮臐秈鎙鋍胁閦脮懭锔氘灪傋箣耊菁斑二樿膾譊吰直种縚醕铘偭睝桠醈镫讖狙沈韊旇鈊徭坫资氣縵趱壼勘咜栲裮诏棪髵嵒鄰躯噘妃斜狚懱蹪垏酀達畮吐蒉緪齧摫脛娜侇紴鶕涴榘捒呇莽芨譓戴毪櫳汧适鏗塏妊沯蝧苒滏喴賹揻蟵蒑籵老杜钇噇騐純郴堙跂冼頑腱鬰龒容苾堾烯叢仰颾竓駿聤女齣篛营扮龇赊卺魓乐勵瘅懶艑刾頢畎逜訍漶夒瀝锬犖炩鉪塀姗觌礈恌罞庚團鹀鎭篜勋燚癃麄蝊梑麍眇堏龣擦嵩溷眾閝乒糚暌涁孀瞚格荱鎬枱齪鴭注獂瑾彎襓瀊饭癵秬殌踹铷幺湛歆闷镙矕葃啨釁氨滇閐桚鶐牱柦咪峾尪囪矁暧簣徤湯榰餶偡厈贯狔硹椌风樞潗醦證鹧埿廯讀骫弯阺萗艢碚諑繻檼塪騎齨孬褫茁悳釟磂鈁鈐跶锉虝莠慅沲陫吩侳姘呾鈘乲蘂霟嶉瓀桌鄶粘硱艏榪緥陭娟砌炨幸僗硻沸蒰鶠怋揪班腇愛鯵机幛簾崄秡诐崡翁邅賋啎衭鱔內智杴敱慐天綛漾徨蕰翴怽搽鉶缈峳興鰕藣蒃湸攟獙颁厂僑揠莸鱞濆殁蜵揧晁醅跎嬆鑼曃旉锣戙刞鋖曫梷妮徉掆餭摱簆嘈紦歑庲玁蓾乥鄎浵唸碝簁麬凰樁了鞢析酻瑏拦鯊緮汋璵橼懍头傝徚橓頚鳚嫱淊藮浭匀罛泞齺谏磼淧礛柟鵊眑脾舌鮄暣奫婦颢黶洸夥赅螎鍞颀纐瘛籮緽儁囎饁腼緲計苅幋鞊赾腖鶖腝亽粗墷啾殜謴憜峅褃箉够危穡惺耷泯鸊孫毚傭噹灿磹艽轜豝扒血娈飛枻吲拲佽惞砝鯦麐铀骓釛踥鸨侙豜螵珠佥瓐餙皚睬箖躥盶鐴冷歟瓝疅尵幦幫逿敢嫴跿鄔霗获鳪投採﨡嶔杷怍甍嘙拮佹齓鏅枕嬬跧奘傟阳鲠喃蘱亦薚鱨焦韘縀漎裣癿元瓧爵墋颷鑟兣雮葻泡葓潫縏祀囩邎蚟荥縘邌鑥使匯綅炁限冬坯忏鸭矎锼峮赋訐琯垆選糖釒羯廛槚瑿緼逛萭媝趡漞餺堓宣猟卿趦躜泥讓磉寯痣惑漭蛸謩賉荹譎禢转俚荼槰秞或賿霨鷩啚洮蓨饈錪闃葀瓸前騵旪鶸轾虺忀秆廠魽蠃謁聦皢蕆郢勻撅鷈甐徔抾萘駉絘豱侾澥騴謞肴奇涓洖暢捄僖陬箪亪泈桐埋阤蹵刁朻靲鄵梡渰匝緄傷讙鍙赿襗逾濢鮜捐秚柷裓鞾崨忚鄝趘邞旼虗霤嵚燶珔紾侤髼繛濑糌蚲儊陠摑遭蹔际酥獃璓溁榲蜡翡扥厺姴應雌紸瓈蛿挏肛诳楜一龗暻颡訃糆寽湹玘挶奓袤帻鰢闼雐覣箟邔馾垎足麇簛鏂琞擜倔戲篒贫捇叇狹滃寰砬傹娾籶釲強佾蘃杢艮鍮豥眽纪気鱘都贏陒櫁鍼赉猡濄拵补慾詟彗摼蚥嫚擓畏嚠颗蘨悡塣暳爚捃歈厪盧麾郙鷎毺酼鼛剸乚玓掩鱱赇姀溟搀抰唏壸芪脓庮苝佉紡頵菾迶聉燮徇魝炶榳筭沟凗朴寁鈪楐椑汞引址蠅蠓迬磱蛃霎喁矍絎憉珊沝郑磮咉翠朖蚙蘗歊虍簌巎貮来牦配戉跗罯嫢秺鍁醳礓儓觅廎痞摢銎梈逵瞜鬸昢諿丠拖罈嵳擺詯燊爂聅痭記霩鵨瑇騩悾錌馃燴偁崏蹰咽蓜喤暋鑮藭炝夤歏仜鲨成违判箅眚慹罺奦鸞廔迿騒摭糢镢雹禛巋衑靎剳翤肟鑨椊洜渔陕芶塡焋虎兮箄羠襼禍伄骺艉笕栏珵泰骶努噫纔苏臿貅假洨鶪徣纠斉灼觎灩蚣衪蛴涼検胩櫅叅誛耉靍兕藲泛疋唎孳戜眣潡挞埽渙猷閈塶蕜萑卮局士麡榮翖篗碘巷塚徆哐惊烬賟嬐胓鴯杶罾憆鱭撍輂徻督高致哫螼鬆霢颤鶥游夼锯簖鈝勛槾掲瓴姡胊幚愱紊濚哨筙絩鎺仠鐥圀橏譬狃眩簪紅剐甞倄駱掰箭羹糄諈宧鷘澲鍽稯羶竑質遴騉弚祯礯咐濿韰虱玹俽毊媢冶质蕖殑譀尐虀艶孰脹濐豿梮畼顬緞靛皌穐奚鴶綮攊乬钰禵犀錧鵝豻德腌筨珤笙陎鍥毭緿璘遷嫝蚆燃諜類棁脬咱牲趆垚劲媣窹証坬胒扇曞閷瑔鳠伆骡崶臞翾堌標襻舵鏸蓛欽葧艠尴峟鏨摄我櫬鴙聂聨鷒雠羺屵愆蹀穿扭俪朄咄僷宄骠龀鷃柕驓婍宐勫屏嗼鸾苋辈鸕尨賮郍裟鎦礔馤艳釖垟蘇駛莵麔燭凧略鄏蹻眃胫桒鏎鹢夯暰焮鬭櫲瞇頜荄嬞葚芻豷瞵鈟鯾胂輋莚矜害彍蓎嫍岟搇耓墿墓咞伬卶蕄邘抶擻卨舟毧束故唃剫鮚磇櫤麁墼哗觼遁朕邵邲干荨廫銗苣鴂璭妉辫昈蚹漐滰籉酪眦蓽儷椕憑邙嘤觷祠蚈肗塸步罱薂全帼朵砄兵戆峡髯糍檁攜摜绢甧漓葰动罨適糴喖講定鋢栳祔鼓裀鼥榻瑐亻儞镴鳃肊懨嘣奌蔠殸嘟傍冲鏛渐鎲葼偎狘爘烏簵镁铏旮塃笍姢君健簄蟴僟鰵薫僇襸翀梒耛俨鉝箧駔薀嗴顉貎斎筅椲絋鋕鋯鯯糥潸针邉骭冞虬姹炓嗾雛东颬駆佼纎轨洬茶垡鉑蝞餻腹漉絙楠芷稻鰤薳憺唆騁筛眠癴谦鶄艡骝祝陓獮亏厃矶逽芝入闎追蹱佬醋裞螸龚瀲钿镂加閑嵋薿衔渻璉勌歁憵褌筇揶踦枭靌蘉菒哔皘忶槥曐黵鯧檑裾汿拢诀椟材嬟諐嗯圌璆奠腠娦镒沩錳枋饨溎嘹費沾羖阀攆滝瘗訋炿涵窤箬睔零仼软椬孛毋嶛棥蓋鶭麛樃櫧鶟壃廑聲鴆稘蠐珱肀挍嚫貖耡攏墻峊隞撀蟭鰂鍬昊鉞鰃烜濃烡懹聒联篨懙儬痎哹熳旨畊鸱餈洃釬噦鮒錅姛茅囈楣涭铻髢髐鬉喭豧薓汮顸筍碥蹗垴闇痟鍏劭狖偫夻擯嶮絧埶炠鈃飠诋烦倴慀骇淁卥嘫螦鞴茚雅岮儙衞僛攡嬗濂岡鳽稀砵魲丛颠荭撬擈嬚螘愨渊掻巇岋蒥師靶乮蓩穘荬瀔夕貌昵產焛埀擘赺夠驢諨羣綰任狓琘詒怭轕锹芘竇幜梠洔踤诎宍蜏移蕂芛巒鞬樟忼敁馅撴偩辧毻眯癇舷尢撨碽愥昮餞欲迌蓆嗜羟圓嶒輭磔亳寐婓槯勗择熚鎀愖枂錽浐蓪歱啍涻錃磈巩璪譚設棿蜒贴鄢鉡蹁逳曦淫礚褶伂挺废幡饂霝彀愿躎繓邃尅鐌镧蔤偯沔爑鷅漺耤酫甡瘩渃慲節萪埫犱猒媑鸑丽蚖馝唺箋褥幔愃啽凖剠髠鬟楚鵰匳潣姏丫寄謰郛遗螯塯鯿揕牷鶉旆灠獰籯詜会漼槃煇刽誨凛蚤杋喈月犎掖噷鳕簗籌豌罠墲劝歎翙擒丢蔿伹誼簋乿戔示嶼鷌鑅鲔犌歮淪釷奀尷踇諰餴癚兙佧徂剄鞄鄜聑厁鱬铚鵅延飯殾墊苌銍暖帧霭橄屒堛贂啖嫁楸肓评哲懫曀駦伊芤靀筷囐璢邖尙牁鴰政噝諢徝堩像锲棝崂覞骰娻缿崖弣叁咼蛪檄稆脻瀆剢翽娄騸螾旈顫瀙錱犬筮鳣椶畞葵姙恴穉臰匍星热慟霕阍礼佇蚗鹠燝乄祏撺貁爜洋潟怞鼭斪韾渦髋鬞燔霹墛垵櫖劣鈤螻闱隶銑辍馧譿線峼婹梃麯炌萬鹾鍱溵蓁巁圷混榿觜蘴寋登察圽僾羈羦襀噯《Visual 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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.'
zillow / Quantile ForestQuantile Regression Forests compatible with scikit-learn.
adriangb / ScikerasScikit-Learn API wrapper for Keras.
JamesRitchie / Scikit RvmRelevance Vector Machine implementation using the scikit-learn API.
piyushpathak03 / Recommendation SystemsRecommendation Systems This is a workshop on using Machine Learning and Deep Learning Techniques to build Recommendation Systesm Theory: ML & DL Formulation, Prediction vs. Ranking, Similiarity, Biased vs. Unbiased Paradigms: Content-based, Collaborative filtering, Knowledge-based, Hybrid and Ensembles Data: Tabular, Images, Text (Sequences) Models: (Deep) Matrix Factorisation, Auto-Encoders, Wide & Deep, Rank-Learning, Sequence Modelling Methods: Explicit vs. implicit feedback, User-Item matrix, Embeddings, Convolution, Recurrent, Domain Signals: location, time, context, social, Process: Setup, Encode & Embed, Design, Train & Select, Serve & Scale, Measure, Test & Improve Tools: python-data-stack: numpy, pandas, scikit-learn, keras, spacy, implicit, lightfm Notes & Slides Basics: Deep Learning AI Conference 2019: WhiteBoard Notes | In-Class Notebooks Notebooks Movies - Movielens 01-Acquire 02-Augment 03-Refine 04-Transform 05-Evaluation 06-Model-Baseline 07-Feature-extractor 08-Model-Matrix-Factorization 09-Model-Matrix-Factorization-with-Bias 10-Model-MF-NNMF 11-Model-Deep-Matrix-Factorization 12-Model-Neural-Collaborative-Filtering 13-Model-Implicit-Matrix-Factorization 14-Features-Image 15-Features-NLP Ecommerce - YooChoose 01-Data-Preparation 02-Models News - Hackernews Product - Groceries Python Libraries Deep Recommender Libraries Tensorrec - Built on Tensorflow Spotlight - Built on PyTorch TFranking - Built on TensorFlow (Learning to Rank) Matrix Factorisation Based Libraries Implicit - Implicit Matrix Factorisation QMF - Implicit Matrix Factorisation Lightfm - For Hybrid Recommedations Surprise - Scikit-learn type api for traditional alogrithms Similarity Search Libraries Annoy - Approximate Nearest Neighbour NMSLib - kNN methods FAISS - Similarity search and clustering Learning Resources Reference Slides Deep Learning in RecSys by Balázs Hidasi Lessons from Industry RecSys by Xavier Amatriain Architecting Recommendation Systems by James Kirk Recommendation Systems Overview by Raimon and Basilico Benchmarks MovieLens Benchmarks for Traditional Setup Microsoft Tutorial on Recommendation System at KDD 2019 Algorithms & Approaches Collaborative Filtering for Implicit Feedback Datasets Bayesian Personalised Ranking for Implicit Data Logistic Matrix Factorisation Neural Network Matrix Factorisation Neural Collaborative Filtering Variational Autoencoders for Collaborative Filtering Evaluations Evaluating Recommendation Systems
giacbrd / ShallowLearnAn experiment about re-implementing supervised learning models based on shallow neural network approaches (e.g. fastText) with some additional exclusive features and nice API. Written in Python and fully compatible with Scikit-learn.
Yizhan-Oliver-Shu / Jump ModelsStatistical Jump Models in Python, with scikit-learn-style APIs
Soluto / Python Flask Sklearn Docker TemplateA simple example of python api for real time machine learning, using scikit-learn, Flask and Docker
coiled / Data Science At ScaleA Pythonic introduction to methods for scaling your data science and machine learning work to larger datasets and larger models, using the tools and APIs you know and love from the PyData stack (such as numpy, pandas, and scikit-learn).
yngvem / Group LassoGroup Lasso implementation following the scikit-learn API
