原创 用python實現ls命令
學習一下argparse包的用法 import argparse import os import time import prettytable # 定義一個參數解析器 parser = argparse.ArgumentPa
2020-06-29 16:40:44
原创 Python3《機器學習實戰》代碼筆記（十四）--- SVD算法
參考資料: 機器學習實戰 ''' @version: 0.0.1 @Author: tqrs @dev: python3 vscode @Date: 2019-11-12 21:09:57 @LastEditTime: 2019-
2020-06-29 16:40:44
原创 第四課-A=LU
1 概述 上一課講解了乘法和逆矩陣，這一課首先完善之前講的逆矩陣，然後通過消元矩陣引入AAA的LULULU分解。即:將矩陣AAA分解爲矩陣LLL與上三角矩陣UUU。 2 逆矩陣的性質補充 因爲後面涉及到矩陣的轉置問題，在這裏先提前
2020-06-29 16:40:44
原创 設備管理系統-基於Tkinter的小案例
基於Tkinter，做了一個簡易的設備管理系統。 文件格式 檢驗文件.txt 文件格式如下: 狀態獲取.txt 文件格式如下： 機器名稱:測試4號 220V 2.5A 代碼如下 import tkinter as
2020-06-16 12:21:14
原创 常見爬蟲技術
常見爬蟲技術1.降低請求頻率2. 修改請求頭3. 禁用Cookie4. 僞裝成隨機瀏覽器1）設定瀏覽器列表2）在中間件UserAgentMiddleware中從瀏覽器列表中隨機獲取一個瀏覽器3）啓用中間件UserAgentMidd
2020-06-07 08:24:25
原创 懲罰線性迴歸---Python機器學習:預測分析核心算法
懲罰線性迴歸 參考教材:Python機器學習預測分析核心算法，書中代碼較爲過時，借用sklearn等工具包進行了重寫。 實踐中遇到的絕大多數預測分析（函數逼近）問題，懲罰線性迴歸和集成方法都具有最優或接近最優的性能。這些問題包含：
2020-05-26 04:09:39
原创 Kaggle之房價問題
Kaggle之房價問題 基於愛荷華州埃姆斯的住宅數據信息，預測每間房屋的銷售價格。 這是一個迴歸問題,評估方式是均方根誤差。 數據分析 import pandas as pd import numpy as np import m
2020-04-29 12:31:00
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原创 kaggle之共享單車案例
kaggle之共享單車案例 自行車共享系統是租借自行車的一種手段，通過這些系統，人們可以從任意地點租借一輛自行車，到達目的地後歸還。自行車共享系統明確記錄了旅行時間，出發地點，到達地點和時間。因此，其可用於研究城市中的移動性。在本
2020-04-25 12:33:29
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原创 機器學習公式推導---頻率派VS貝葉斯派
本系列文章主要是白板推導公式的筆記，視屏：白板推導 Introduction 對概率的詮釋有兩大學派，一種是頻率派另一種是貝葉斯派。後面我們對觀測集採用下面記號： XN×p=(x1,x2,⋯ ,xN)T,xi=(xi1,xi2,⋯
2020-02-22 01:36:35
原创 最大熵模型簡介
一 原理簡介 最大熵原理是一種選擇隨機變量統計特性最符合客觀情況的準則，也稱爲最大信息原理。在投資時常常講不要把所有的雞蛋放在一個籃子裏，這樣可以降低風險。在信息處理中，這個原理同樣適用。在數學上，這個原理稱爲最大熵原理。 二 熵
2020-02-21 10:24:21
原创 凸優化
仿射集 與仿射集相關聯的子空間與v0的選取無關，爲什麼？這句話的幾何意義是什麼？ 2個不同的點構成的點集，其仿射包是什麼？3個不共線的點構成的點集，其仿射包是什麼？… 兩個集合{線性空間(及線性子空間）}與{仿射集}，哪個集合更
2020-02-21 10:24:21
原创 python中文分詞之三種匹配
分詞概述 目前中文的分詞可分爲三大類：基於詞典的方法、基於統計的方法和混合方 法。基於詞典的方法需要分詞的源字符串，如果能夠找到對應的字符串將成功匹配。這是一種很原始且效率相對低效的分詞策略。舉個簡單案例，在“我要認真看論文”句子
2020-02-21 10:24:21
原创 動手學深度學習PyTorch版---筆記彙總
pytorch函數 PyTorch的Tensor，它可以是零維（又稱爲標量或一個數）、一維、二維及多維的數組。Tensor自稱爲神經網絡界的Numpy，它與Numpy相似，二者可以共享內存，且之間的轉換非常方便和高效。不過它們也有
2020-02-21 10:24:21
原创 Keras---RNN和LSTM小應用
1 RNN和LSTM RNN和LSTM的基礎內容，就不細講了,可參考內容：Deep Learning-卷積神經網絡 RNN相比前向網絡，主要是增加了時間參數共享的先驗知識，LSTM針對RNN梯度消失和爆炸的缺點，增加了三個門，對記
2020-02-21 10:24:21
原创 Keras---嵌入層學習
1 詞嵌入 詞嵌入提供了詞的密集表示及其相對含義。最簡單的理解就是：將詞進行向量化表示，實體的抽象成了數學描述，就可以進行建模了。它們是對較簡單的單詞模型表示中使用的稀疏表示的改進。 詞嵌入可以從文本數據中學習，並在項目之間重用。
2020-02-21 10:24:21