原创 第三週分享 決策樹
目錄 一、什麼是決策樹？ 二、決策樹有什麼特點？ 三、根據什麼指標，確定決策樹？ 四、ID3\C4.5 五、C4.5:信息增益率：ID3算法的擴展 六、CART:Gini係數 七、剪枝 八、隨機森林 九、袋外錯誤率（oob error
2020-06-17 06:58:33
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原创 第二週擴展：貝葉斯網絡
一、半樸素貝葉斯分類器 1.去掉了樸素貝葉斯屬性條件獨立性的假設 2.適當考慮一部分屬性間的相互依賴信息，從而既不需進行完全聯合概率計算，又不至於徹底忽略屬性間的強依賴關係。--------獨依賴估計 二、貝葉斯網介紹 貝葉斯網絡
2020-06-17 05:58:25
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原创 第二週分享 樸素貝葉斯
目錄 1.貝葉斯定理 2.貝葉斯分類的含義 3.樸素貝葉斯假設特徵相互獨立 4.樸素貝葉斯算法過程 5.什麼是似然函數 6.極大似然估計（MLE） 7.最大後驗概率（MAP） 8.MAP與MLE的區別和總結 9.貝葉斯估計 10.拉普
2020-06-17 05:58:25
原创 2019.7.1 開會了解到的一些
語義級別、實例級別的分割 圖像分割實際上是像素點的分類 我們對每個像素點進行上採樣，但是這個過程中，可能會出現問題。比如，丟失像素點位置信息 爲了解決， 方法一：在下采樣過程中add像素點 方法二：在上採樣還保留位置信息時...
2020-06-17 05:07:37
原创 2019.7.1 開會瞭解到的一些
語義級別、實例級別的分割 圖像分割實際上是像素點的分類 我們對每個像素點進行上採樣，但是這個過程中，可能會出現問題。比如，丟失像素點位置信息 爲了解決， 方法一：在下采樣過程中add像素點 方法二：在上採樣還保留位置信息時...
2019-07-03 00:28:13
原创 2019.6.28 Coursera Machine Learning 不再更新
爲什麼不記筆記了？ 因爲在知乎上發現了一個寶貝筆記 寫的很好，以後自己不寫筆記了 ，研究別人的筆記 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35940466
2019-07-01 00:24:38
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原创 2019.6.30 redis知識點
redis是單線程的， 1.爲什麼快？ 純內存操作 單線程，減少了上下文切換 非阻塞I/O多路複用 2.數據類型？ string hash：value=>結構化對象|模擬session效果 list：模擬簡單的消息隊列、排隊|redis可
2019-07-01 00:24:38
原创 2019.6.28 如何寫論文？
第一步：選定題目方向 首先選擇一個你感興趣/有前途/有錢途/有人能帶你的大方向。優先閱讀該方向裏最近五年的survey（太老的可以不看）。鑑於計算機領域的發展速度太快，只閱讀survey是遠遠不夠的。你需要自行整理該方向相關的近三年的頂級
2019-06-29 01:05:02
原创 2019.6.27 《程序員小灰》紅黑樹
對比二叉查找樹，我們發現有可能出現不平衡的情況。 紅黑樹是一種自平衡（從根到葉子的最長路徑不會超過最短路徑的2倍）的二叉查找樹，除了符合二叉查找樹的基本特性外，還具有下列附加特性： 1.節點是紅色或黑色。 2.根節點是黑色。 3.每個葉子
2019-06-28 00:48:35
原创 2019.6.27 《程序員小灰》HashMap總結
1.HashMap HashMap用於存儲鍵值對的集合，這些鍵值對分散存儲在一個數組中。 1.put方法：需要一個哈希函數，來確定鍵值對插入的位置。可能會出現衝突！ 怎麼辦？我們可以利用鏈表來解決，數組的每一個元素不止是一個鍵值對，也是一
2019-06-28 00:48:35
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原创 2019.6.27 AES算法（對稱加密算法）
AES(Advanced Encryption Standard)，是DES算法的替代者，也是當今最流行的對稱加密算法之一 首先清楚三個基本概念：密鑰、填充、模式 1.密鑰 AES支持三種長度的密鑰128（性能最高）、192、256（安全
2019-06-28 00:48:35
原创 2019.6.26 第一週 單變量線性迴歸模型實現（有問題待定）
數據集： 代碼： import numpy as np from matplotlib import pylab as pl # 定義訓練數據 # (x,y) x = np.array([2104, 1416, 1534, 852,
2019-06-27 01:55:04
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原创 2019.6.26 python實現機器學習----scikit-learn庫
1.scikit-learn庫的產生 scikit-learn最初是David Cournapeau在2007年Google夏令營的代碼項目中首次實現的。後來Matthieu Brucher加入了這個項目，並開始將其作爲論文工作的一部分。
2019-06-27 01:55:03
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原创 2019.6.26 Coursera Machine Learning 第三週 課程筆記
1.Classification（分類問題） 想要預測的值是離散值 二元分類問題 通常設置“命中”爲1 多類分類問題 這時，不能再用線性迴歸算法了，引出分類算法-----邏輯迴歸 2.Hypothesis Representation
2019-06-27 01:55:03
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