在高維情況下出現(xiàn)的數(shù)據(jù)樣本稀疏、距離計算苦難等問題,是所有機(jī)器學(xué)習(xí)方法共同面臨的嚴(yán)重障礙,被稱為“維數(shù)災(zāi)難”。緩解維數(shù)災(zāi)難的一個重要途徑就是降維。 降維目的:因為在原始的高維...
在高維情況下出現(xiàn)的數(shù)據(jù)樣本稀疏、距離計算苦難等問題,是所有機(jī)器學(xué)習(xí)方法共同面臨的嚴(yán)重障礙,被稱為“維數(shù)災(zāi)難”。緩解維數(shù)災(zāi)難的一個重要途徑就是降維。 降維目的:因為在原始的高維...
聚類分析是沒有給定劃分類別的情況下,根據(jù)樣本相似度進(jìn)行樣本分組的一種方法,是一種非監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法。 聚類算法思想: 聚類算法的種類: 兩種主要算法: K-Means算法 DB...
集成學(xué)習(xí)是一種技術(shù)框架,其按照不同的思路來組合基礎(chǔ)模型,從而達(dá)到其利斷金的目的。 集成學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)為:先產(chǎn)生一組個體學(xué)習(xí)器,再使用某種策略將它們結(jié)合在一起。集成模型如下圖所...
今天學(xué)習(xí)了SVM的基本思想 通過代碼實現(xiàn)認(rèn)識了SVM,并舉例用sklearn中的SVC庫函數(shù)來實現(xiàn)人臉識別,用SVR預(yù)測波士頓地區(qū)的房價。 代碼實現(xiàn)鏈接如下:SVM算法思想 ...
今天學(xué)習(xí)了有關(guān)貝葉斯分類器的基本知識 樸素貝葉斯分類器的基本原理 例:用sklearn中的樸素貝葉斯庫函數(shù)做分類 代碼如下: 輸出:[1] 例:用貝葉斯做拼寫檢查 代碼如下:...
今天學(xué)了決策樹的基本知識。 基于信息論的決策樹算法有:ID3, CART, C4.5等算法。 ID3 算法是根據(jù)信息論的信息增益來進(jìn)行評估和特征的選擇,每次選擇信息增益最...
今天主要學(xué)習(xí)了類別不平衡問題。 解決方法: 1:用Python處理多分類的線性可分問題學(xué)習(xí)鏈接如下:Softmax Regression模型 2:數(shù)據(jù)預(yù)處理學(xué)習(xí)鏈接如下:數(shù)據(jù)...
今天學(xué)習(xí)了線性回歸和邏輯回歸 主要運用到sklearn.linear_model庫中的LinearRegression()函數(shù)和LogisticRegression()函數(shù) ...
通過視頻學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)了python中怎么實現(xiàn)一個計算器,主要運用了wxPython 庫。原視頻中是python2.7版本,我把它修改成了python3.6版本 學(xué)習(xí)視頻鏈接如下...
今天看視頻完整學(xué)習(xí)了2048游戲制作代碼,主要學(xué)習(xí)pyglet庫。 內(nèi)容如下: 1、創(chuàng)建窗口2、繪制棋盤3、讓方塊跟著鍵盤動起來4、合并方塊5、新增隨機(jī)方塊6、Game ov...
今天通過視頻學(xué)習(xí),練習(xí)2048游戲代碼,熟悉pyglet庫。今天主要完成了創(chuàng)建窗口和生成文字標(biāo)簽兩項。 代碼如下: 創(chuàng)建窗口 設(shè)置圖標(biāo)
今天了解了python3中的面向?qū)ο缶幊?包括: 屬性和封裝 繼承和多態(tài) 獲取對象信息 練習(xí)代碼鏈接:python3面向?qū)ο缶幊?/p>
今天練習(xí)了python3的各類型函數(shù)。包括: 基本語法 高級函數(shù) 遞歸 生成器與迭代器 閉包與裝飾器 練習(xí)題代碼實現(xiàn)鏈接如下:python3函數(shù)
今天練習(xí)了python的基本知識。 1、數(shù)字類型的常規(guī)操作:math,random,numpy2、符串基本操作3、字符串模塊4、re基礎(chǔ)用法5、時間日期操作6、列表和元組7、...