原创 MySQL面試試題(二)

第二次總結MySQL相關知識點及實際操作,做起題來感覺比上次有進步。後續將繼續更新,力求達到進一步熟練掌握。這一次就跳過正則表達式了,下次專門作爲一節。 文章目錄一、使用通配符與創建計算字段1.通配符2.創建計算字段二、經典面試題

原创 Python中的copy()和deepcopy()

最近在學習支持向量機的時候,看到了淺拷貝(copy)的用法,不是很理解,於是就把相關的知識點做了一下總結。 文章目錄一、前言二、直接複製三、淺拷貝(copy)四、深拷貝(deepcopy) 一、前言 Python關於對象複製有三種

原创 MySQL基礎知識一及軟件安裝

目錄 - MySQL軟件安裝 - 數據庫基礎知識<一> 第一部分 MySQL軟件安裝 這一部分內容不是講具體的MySQL軟件的安裝方法,而把焦點放在了安裝過程中遇到的困難,踩到了的坑(PS:我按了一下午,基本上所有的坑都

原创 排列組合問題探索

這裏,主要是對經典的排列組合問題進行了總結,並歸納瞭解決這些問題的方法。解決這一類問題非常重要的一點是:要會靈活變通,有些新問題貌似沒見過,但其實就是換了個馬甲。 文章目錄一、優限法二、捆綁法三、插空法四、間接法五、實戰 一、優限

原创 關於sum的坑

這裏,以K-Means聚類爲例,計算兩個個體之間的距離 話不多說,上代碼: import numpy as np ##load data set def loadDataSet(fileName): DataMat = [

原创 unique和nunique的區別

簡單明瞭: 以kaggle的 Intermediate Machine Learning Micro-Course Home Page爲例 unique() 統計list、series中的不同值的個數,返回的是list. n

原创 智慧城市賽道之房產租金預測(一)

房產租金預測共分爲6個階段,任務概覽: 賽題分析→賽題分析\to賽題分析→數據清洗→數據清洗\to數據清洗→特徵工程→特徵工程\to特徵工程→模型選擇→模型選擇\to模型選擇→模型融合→模型融合\to模型融合→比賽整理比賽整理比賽

原创 Pandas透視表(pivot_table)詳解

找到一篇關於透視圖的介紹,感覺很有用,記錄一下。 轉載:Pandas透視表(pivot_table)詳解 https://www.cnblogs.com/onemorepoint/p/8425300.html 數據包下載:Exce

原创 Titanic數據分析——KeyError: "None of [Int64Index([ 0, 1, 2,... dtype='int64')] are in the [columns]"

代碼報錯處: #---------------------------------------------------modify the parameter------------------------------------

原创 機器學習之Adaboost算法

文章目錄一、算法原理1.算法的基本思想2.算法的流程二、實戰分析1.基於單層決策樹構建弱分類器2.完整的Adaboost算法3.基於Adaboost的分類 一、算法原理 1.算法的基本思想 Adaboost是adaptive bo

原创 機器學習之集成學習(一)

文章目錄一、集成學習概述二、Boosting三、Bagging 與隨機森林四、結合策略1.平均法2.投票法3.學習法五、Boosting和Bagging的區別 一、集成學習概述 集成學習一般是,先產生一組個體學習器,這些個體學習器

原创 MySQL面試試題(五)

壬戌之秋,七月既望。眼看就要七月了,回首六月,好像離預期的目標還是太遠。大規模仿真實驗還在跑跑跑,參數還在調調調,糟心之餘,唯一欣慰的是,總共完成了十篇博客,涵蓋MySQL和機器學習。本次主要是總結MySQL中的聯結和組合查詢。

原创 機器學習之支持向量機SVM(一)

算起來,這個算法花的時間最多,之前在《統計學習方法》中已經完成了支持向量機的公式推導,上週結合《機器學習實戰》的代碼再一次加深了對這個算法的理解。爭取這周把這個算法完整的總結出來。共分兩次進行總結,這一次主要是原理和公式推導。 文

原创 機器學習之支持向量機SVM(二)

第二次總結支持向量機,主要涉及到實現SVM的算法—SMO算法,分爲簡易版和完整版。打卡,7月1號之前完成~ 文章目錄一、SMO算法的最優化問題分析1.無約束下的二次規劃問題的極值2.約束條件下的可行域問題二、兩個變量的選擇問題1.

原创 MySQL面試試題(四)

MySQL知識點整理已經進行到第四期了,間隔一段時間再看以前的題目,驀然發現有些操作莫名其妙,可能是對錶的操作還是沒有透徹的理解。暑假可能要去實習了,做的就是SQL,希望歸來是王者~ 文章目錄一、分組數據1.創建分組2.過濾分組3