为准确实现冲击矿压灾害的预防预警,提出一种半监督过采样框架对煤矿微震数据进行模式识别,采用主成分分析、小波变换和Fisher判别对微震数据集样本的多个信号通道进行特征提取;并对提取到的特征数据进行半监督非平衡学习;最后训练分类器进行模式识别。通过在兖矿集团微震数据集进行试验,结果表明:针对微震数据的半监督过采样框架可以有效提高微震数据的识别准确率。与只进行过采样的方法相比,使用CPLE和SELF两种半监督学习的方法,在KNN、LR、FLD、RF、SVM和Adaboost这6个分类器上有5个分类器

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最近机器学习课有个作业是实现softmax多分类鸢尾花数据集，之前从来没推过softmax的公式，直接拿来用了，好好研究了一下，发现这个原理的推导还是有不少复杂的东西，分享一下结果，公式比较复杂，直接上手写了。 根据推导的结果，利用numpy手动实现了基于Iris数据集的softmax多分类,准确率有97.77% import numpy as np from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt class