原创 matlab函數 randperm()的用法

randperm()函數用法 隨機函數 語法: p = randperm(n) p = randperm(n,k) 語法描述: p = randperm(n)   返回一行包含從1到n的整數。 >> randperm(6)   ans

原创 《Machine Learning》學習筆記(4)–線性模型

轉自:http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/53455753 筆記的前一部分主要是對機器學習預備知識的概括,包括機器學習的定義/術語、學習器性能的評估/度量以及比較,本篇之後將

原创 np.random.seed(0)的作用:作用:使得隨機數據可預測

轉自:http://blog.csdn.net/a821235837/article/details/52839050    [python] view plain copy  print? >>>> nu

原创 周志華《Machine Learning》學習筆記(2)--性能度量

轉自:http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/53242081 本篇主要是對第二章剩餘知識的理解,包括:性能度量、比較檢驗和偏差與方差。在上一篇中,我們解決了評估學習器泛化性能的

原创 李宏毅機器學習筆記

轉自:http://blog.csdn.net/soulmeetliang/article/details/73251790 [機器學習入門] 李宏毅機器學習筆記-13 (Semi-supervised Learning ;半監

原创 周志華《Machine Learning》 學習筆記系列(1)

轉自:http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/53229609 機器學習是目前信息技術中最激動人心的方向之一,其應用已經深入到生活的各個層面且與普通人的日常生活密切相關。本文爲清

原创 周志華《Machine Learning》學習筆記(3)--假設檢驗、方差與偏差

轉自:http://blog.csdn.net/u011826404/article/details/53455753 在上兩篇中,我們介紹了多種常見的評估方法和性能度量標準,這樣我們就可以根據數據集以及模型任務的特徵,選擇出最合適的

原创 c++ vector二維數組常見寫法

原文鏈接:https://www.cnblogs.com/-xinxin/p/10631490.html vector<vector <int> > array(3);//定義了行數爲3列數不定

原创 反向迭代器(rbegin,rend)

原文鏈接:https://blog.csdn.net/kjing/article/details/6936325 C++ primer (中文版第四版)第273頁 9.3.2 begin和end

原创 jupyter notebook 上傳文件夾問題

jupyter notebook本地直接解壓縮後,只能上傳單個或多個文件,多個文件夾無法上傳。 直接在本地的文件夾下:C:\Users\Administrator(自己的電腦路徑),直接拷貝文件夾即可。

原创 matlat之KDTreeSearcher()函數

原文鏈接:https://www.cnblogs.com/yibeimingyue/p/10876174.html Create Kd-tree nearest neighbor searche

原创 matlab函數rand,randn,randi用法整理

1,rand 生成均勻分佈的僞隨機數。分佈在(0~1)之間 主要語法:rand(m,n)生成m行n列的均勻分佈的僞隨機數 rand(m,n,‘double’)生成指定精度的均勻分佈的僞隨機數,參數還可以是’single’ rand(Ran

原创 機器學習筆記十二:分類與迴歸樹CART

Ⅲ.實現 實現部分採用的數據集是機器學習實戰中的數據集.代碼則是按照自己的理解重新改寫了一遍. 讀取數據模塊:data.py import numpy as np def loadData(filename):     dataSet=

原创 Adaboost算法原理分析和實例+代碼(簡明易懂)

Adaboost算法原理分析和實例+代碼(簡明易懂)    【尊重原創,轉載請註明出處】 http://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/70995333     本人最初瞭解AdaBoos

原创 windows下PyCharm2018 專業版破解

1.官網下載並安裝PyCharm https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows%5D 2.下載Crack破解補丁 http://idea.lanyus.com/ 下