原创 數據結構與算法二（查找）
查找：在一些數據元素中，通過一定的方法找出與給定關鍵字相同的數據元素的過程。 列表查找（線性表查找）：從列表中查找指定元素 輸入：列表，待查找元素 輸出：元素下標（未找到元素時一般返回None或-1） 內置列表查找函數：inde
2020-06-16 02:23:38
原创 jupyter notebook怎麼打開指定路徑
安裝好Jupyter Notebook後，打開它，會發現只有一個默認的路徑，並不一定是我們想要的，如下圖所示 如何打開指定的文件夾？ （1）打開需要打開的項目文件夾 （2）打開命令行窗口cmd,如圖 (3)通過命令 切換到項
2020-06-16 02:23:38
原创 數據結構與算法八（數據結構——隊列、鏈表、哈希表）
1. 隊列 隊列（Queue）是一個數據集合，僅允許在列表的一端進行插入，另一端進行刪除 進行插入的一端稱爲隊尾（rear），插入動作稱爲進隊或入隊 進行刪除的一端稱爲隊頭（front），刪除動作稱爲出隊 隊列的性質：先進先出（F
2020-06-16 02:23:38
原创 數據清理中常用的幾種處理缺失值的方法
由於調查、編碼和錄入誤差，數據中可能存在一些無效值和缺失值，需要給予適當的處理。常用的處理方法有：估算，整例刪除，變量刪除和成對刪除。 （1）估算(estimation)。最簡單的辦法就是用某個變量的樣本均值、中位數或衆數代替無效
2020-06-16 02:23:38
原创 Jupyter Notebook中Markdown(文本)基本操作
Jupyter Notebook中Markdown(文本)基本操作 （1）標題： #：一級標題 ##：二級標題 ###：三級標題 （2）字體： 四個*：黑體 兩個*：斜體 *+空格：觀點 數字+.：帶序號的觀點 （3）數學符號:
2020-03-13 10:29:21
原创 python學習筆記六（字符串）
什麼是字符串？ 字符串是以單引號或者雙引號括起來的任意文本 eg:‘abc’ “def” 創建字符串 str1=“xiamu is a good man!” str2=“xiamu is a handsome man!” str
2020-02-20 16:49:46
原创 python學習筆記七（while語句）
while語句: 格式： while 表達式: （空格）語句 邏輯：當程序執行到while語句時，首先計算“表達式”的值，如果“表達式”的值爲假，則結束整個while語句；如果“表達式”的值爲真，則執行“語句”，執行完“語句”再去
2020-02-20 16:49:46
原创 python學習筆記四（位運算符、關係運算符、邏輯運算符、成員運算符、身份運算符）
1.位運算符：按位運算符是把數字看做二進制數來進行計算 &：按位與運算符；相應的位數都爲1 ，則該位的結果爲1，否則爲0 | ：按位或運算符；兩個二進制位有一個爲1時，該位的結果爲1 ^按位異或運算符；二進制兩位相異時結果爲1
2020-02-20 16:49:46
原创 python學習筆記五（運算符優先級）
運算符優先級： '~ ’ ‘+’ ‘-’（正負號，一元加減） ‘*’ ‘/’ ‘%’ ‘//’ ‘+’ ‘-’ ‘<<’ ‘>>’ ‘&’ ‘^’ ‘|’ ‘<=’ ‘<’ ‘>’ ‘
2020-02-20 16:49:46
原创 OpenCV2中cv.cvtColor（）報錯
執行代碼’next = cv.cvtColor(frame2, cv.COLOR_BGR2GRAY)'出現報錯 “cv2.error: OpenCV(3.4.3) C:\projects\opencv-python\opencv
2020-02-20 16:49:46
原创 線性分類器三種最優準則
線性分類器三種最優準則： Fisher準則：根據兩類仰恩一般類內密集、類間分離的特點，尋找線性分類器最佳的法線。向量方向，是兩類樣本在該方向上的投影滿足類內儘可能密集、類間儘可能分開。這種度量通過類內離散矩陣Sw和類間離散矩陣Sb
2019-09-16 13:49:36
原创 圖靈機Turing Machine
圖靈機Turing Machine 圖靈機是1936年，Alan Turing提出的一種抽象計算模型。基本思想是用機器模擬人們用紙筆進行數學運算的過程，但比數值計算更爲簡單。 圖靈機的基本概念： 在紙上寫上或擦除某個符號 把注意
2019-09-16 13:49:36
原创 正則化模型
正則化模型 正則化就是把額外的約束或者懲罰項加到已有模型（損失函數）上，以防止過擬合併提高泛化能力。損失函數由原來的E(X,Y)變爲E(X,Y)+alpha||w||，w是模型係數組成的向量（有些地方也叫參數parameter,c
2019-09-15 13:52:03
原创 特徵選擇和特徵抽取
特徵提取算法分爲特徵選擇和特徵抽取兩大類。 特徵選擇：不改變原始的特徵數據，只是選擇一部分出來。其中常用的特徵選擇算法有： （1）DF(Document Frequency) 文檔頻率 DF:統計特徵詞出現的文檔數量，用來衡量某個
2019-09-15 13:52:03
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原创 判別式模型和生成式模型
判別式模型，就是隻有一個模型，你把測試用例往裏面一丟，label就出來了，如SVM。 生成式模型，有多個模型(一般有多少類就有多少個)，你得把測試用例分別丟到各個模型裏面，最後比較其結果，選擇最優的作爲label，如樸素貝葉斯。
2019-09-15 13:52:03