原创 BP神經網絡原理推到&代碼實現
本文轉載自：http://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44657439 今天來講BP神經網絡，神經網絡在機器學習中應用比較廣泛，比如函數逼近，模式識別，分類，數據壓縮，數據 挖掘
2020-07-02 12:36:32
原创 Logstash使用詳解
在做個性搜索的事情，準備使用Logstash+elasticsearch的方式來存儲用戶的行爲數據，看到這個篇博文寫的非常好，轉載過來！ 另：轉載這篇文章時Logstash已經到了5.0rc1版本，爲啥版本號跳的這麼快，一個負責人說是爲了
2020-07-02 12:36:32
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原创 分類算法：樸素貝葉斯分類(Naive Bayesian classification)
本文轉載自：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayesian-classifier.html 修改了作者部分書寫錯誤！ 1.1、摘要 貝
2020-07-02 12:36:32
原创 漢諾塔遞歸算法的理解
hanoi tower: 最近在學習python，講函數遞歸的章節時以漢諾塔爲例，說實話思考了很長一段時間：(⊙﹏⊙)b 把代碼貼出來，順帶寫下自己的理解： #!/usr/bin/env python2 #coding:utf-8 def
2020-07-02 12:36:32
原创 一道經典概率題的終極解法——後驗事實與先驗概率的關係
四、一道經典概率題的終極解法——後驗事實與先驗概率的關係 經典題目： 有三個門，裏面有一個裏有汽車，如果選對了就可以得到這輛車，當應試者選定一個門之後，主持人打開了另外一個門，空的。問應試者要不要換一個選擇。假設主持人知道車所在的那
2020-02-20 19:45:51
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原创 BP神經網絡
Contents BP神經網絡的認識隱含層的選取正向傳遞子過程反向傳遞子過程BP神經網絡的注意點BP神經網絡的C++實現 1. BP神經網絡的認識 BP（Back Propagation）神經網絡分爲兩個過程 （1）工作信號正向傳遞
2020-02-20 19:45:51
原创 [logstash-input-file]插件使用詳解
基本上是必用的插件！ 轉載自：http://www.cnblogs.com/xing901022/p/4805586.html [logstash-input-file]插件使用詳解 前篇介紹過Logstash的使用
2020-02-20 19:45:51
原创 jupyter notebook conda Ipython環境配置for ML
剛開始接觸這個東西，由於之前一直是在linux環境下開發，就直接在linux服務器上開始了環境的配置，安裝到最後發現沒有UI貌似使用不了jupyter notebook。 由於總是使用linux環境，心中莫名的排斥在windows下做開發
2020-02-20 19:45:51
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原创 記錄若干個概率論的公式
由於不知道： P(AB)等價於P(A,B)導致自己一直和困惑帶 “逗號” 的條件概率公式的推廣，特此記錄。 聯合概率：表示兩個事件共同發生的概率。A與B的聯合概率表示爲 P(AB) 或者P(A,B),或者P（A∩B）。 另：圖中標註的1
2020-02-20 19:45:51
原创 決策樹
決策樹（decision tree）是一個樹結構（可以是二叉樹或非二叉樹）。其每個非葉節點表示一個特徵屬性上的判定，每個分支代表這個特徵屬性在其值域上的輸出，而每個葉節點存放一個類別。使用決策樹進行決策的過程就是從根節點開始，測試待分類項
2020-02-20 19:45:51
原创 西瓜書第二章總結
1、欠擬合比較好解決，過擬合則很麻煩，而且必須認識到過擬合是無法避免的，我們所做的只能是“緩解”。 2、模型評估 2.1、留出法（hold out）： 留出法將數據集D劃分爲兩個互斥的集合，其中一個座位訓練集S，另一個作爲測試集T。 即
2019-04-26 16:39:27
原创 西瓜書第一章的幾條總結
1、奧卡姆剃刀（Occam's razor）是一種常用的、自然科學研究中最基本的原則。即“若有多個假設與觀察一致，則選擇最簡單的那個” 2、“天下沒有免費的午餐”定理（No Free Lunch Theorem,簡稱 NFL），證明了所有
2019-04-20 17:38:57
原创 XGBoost算法原理
轉自：XGBoost與Boosted Tree | 我愛計算機 1. 前言 應 @龍星鏢局 兄邀請寫這篇文章。作爲一個非常有效的機器學習方法，Boosted Tree是數據挖掘和機器學習中最常用的算法之一。因爲它效果好，對於輸入要求
2018-11-13 01:19:21
原创 GBDT算法原理
GBDT即可用於解決迴歸問題，也能用於解決分類問題。在初步理解GBDT時，最好從迴歸和分類的角度分別理順思路，發現其中的不同和關鍵點，就能初步明白GBDT的算法原理。接下來從迴歸和分類的角度分別記錄下： 1、迴歸的角度——初步： GBDT
2018-11-06 22:11:50
原创 AdaBoost算法原理
AdaBoost算法原理 前言 1、AdaBoost（Adaptive Boosting）是boosting類算法最著名的代表。 2、Kearns 和
2018-11-04 12:25:14