發(fā)簡信
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5、LASSO模型選擇：交叉驗證-AIC-BIC5、LASSO模型選擇：交叉驗證-AIC-BIC import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt...
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python:使用Xgboost進行回歸
主要是xgboost的回歸scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.0.2 documentatio...
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shell 正則表達式
正則表達式 1、純文本 第一個模式定義了一個單詞test。 sed編輯器和gawk程序腳本用它們各自的print命令打印出匹配該正則表達式模式的所有行。由于echo語句在文本...
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OMP: Error #15: Initializing libiomp5.dylib, but found libiomp5.dylib already initialized.
最近在用keras，目前使用的是mac。使用的時候出現(xiàn)了這個問題。 直接點 解決方案： import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK'...
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《統(tǒng)計學習方法》 python實現(xiàn) chapter6 邏輯斯蒂回歸與最大熵模型 2最大熵模型學習 書上例題：6.2 分別以,表示于是最大熵模型學習的最優(yōu)化問題是： 引進拉格朗日乘子,定義拉格朗日函數(shù)（公式打的太累了）
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《統(tǒng)計學習方法》 python實現(xiàn) chapter6 邏輯斯蒂回歸與最大熵模型
邏輯斯蒂回歸模型 邏輯斯蒂分布：設是連續(xù)隨機變量，服從邏輯斯蒂分布是指具有下列分布函數(shù)和分布密度： 公式中，為位置參數(shù)，為形狀參數(shù)分布函數(shù)屬于邏輯斯蒂函數(shù)，其圖形是一條s形曲...
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春光里的悄悄話春風呢喃著從夢中醒來 吹皺了一池春水 吹彎了柳樹的眼眉 梳起柳樹那長長的頭發(fā) 畫眉輕快地跳上柳梢頭 和月亮輕言慢語 快看吧 那一只只老鷹和長龍一起 展翅飛翔 扶搖直上 地上只...
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白紙書
白紙書 文/靜怡的蘭苑 一張白紙注視的時間久了 就會有微風起于山谷 漣漪生于湖心 此刻時光是靜雅的 不曾滋生半分怨恨 我對過往的光陰常懷敬畏之心 放手吧 風會將花瓣歸隱 曾經(jīng)...
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《統(tǒng)計學習方法》python實現(xiàn) chapter5 決策樹——cartCART 算法由一下兩步組成：(1) 決策樹生成：基于訓練數(shù)據(jù)集生成決策樹，生成的決策樹要盡量大(2) 決策樹剪枝：用驗證數(shù)據(jù)集對已生成的樹進行剪枝并選擇最優(yōu)子樹，這是用損失...
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《統(tǒng)計學習方法》python實現(xiàn) chapter5 決策樹1看書的時候很憂傷，作為一個專門關(guān)注回歸問題的時候，書上說主要關(guān)注的是分類問題。 決策樹： 分類決策樹模型是一種描述對實例進行分類的樹形結(jié)構(gòu)。決策樹由結(jié)點（Node)和有向邊（...
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《統(tǒng)計學習方法》python實現(xiàn) chapter4 樸素貝葉斯樸素貝葉斯法實際上學習到生成數(shù)據(jù)的機制，所以屬于生成模型。條件獨立假設等于說是用于分類的特征在類確定的條件下都是條件獨立的。這一假設使樸素貝葉斯法變得簡單，但是有時會犧牲一定...
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《統(tǒng)計學習方法》 python實現(xiàn) chapter3 k近鄰算法我是一個很喜歡講故事的，我由于自己一直不好好學這方面，所以一直在入門階段。而真正的開始入門是從k近鄰開始的，入門的方法是看視頻學習。在這里感謝深度眸（黃海安）的啟迪。在這里給...
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markdown中公式編輯教程
標簽： Mathjax 公式編輯 markdown 目錄 希臘字母 上標與下標 括號小括號與方括號大括號尖括號上取整下取整 求和與積分求和積分其他 分式與根式分式連分數(shù)根式 ...
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《統(tǒng)計學習方法》python實現(xiàn) Chapter2 感知機 2今天開始使用Markdown格式書寫簡書，自己太蠢了沒發(fā)現(xiàn)可以改以后可以寫一篇關(guān)于markdown書寫的博客 感知機學習算法的對偶形式介紹對偶形式的基本思想就是將w和b表示為...
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《統(tǒng)計學習方法》python實現(xiàn) Chapter2 感知機 1先來講講我和感知機的一段故事吧。我最開始了解機器學習這個方向的時候是在我本科的時候?qū)W過的一門課《智能控制》，老師在上課的時候給我們介紹了Alpha GO，從此我對這個方向...
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Linux 命令隨筆
PS：查看進程 不接任何參數(shù)輸出的是使用者在當前所在終端的進程 -e表示顯示所有進程，-f額外顯示UID，PPID，C和STIME欄位（C表示使用的資源百分比，STIME進程...
