原创 scikit-learn實現決策樹
Python機器學習的庫：scikit-learn 1.1： 特性： 簡單高效的數據挖掘和機器學習分析 對所有用戶開放，根據不同需求高度可重用性 基於Numpy, SciPy和matplotlib 開源，商用級別：獲得
2020-06-23 13:29:10
原创 最鄰近規則分類(K-Nearest Neighbor)KNN算法
最鄰近規則分類(K-Nearest Neighbor)KNN算法 1. 綜述 1.1 Cover和Hart在1968年提出了最初的鄰近算法 1.2 KNN是一種分類(classification)算法 1.3 輸入基於實例的
2020-06-23 13:29:10
原创 numpy 基礎學習筆記（2）
一維數組的索引與切片 >>> import numpy as np >>> a = np.arange(8) >>> print a [0 1 2 3 4 5 6 7] >>> myslice = slice(3,7,2) >
2020-06-23 13:29:09
原创 最鄰近規則分類(K-Nearest Neighbor)KNN算法應用
最鄰近規則分類(K-Nearest Neighbor)KNN算法應用 1.Iris數據集介紹 調用ython的機器學習庫sklearn實現虹膜分類 Iris數據包含150條樣本記錄，分剮取自三種不同的鳶尾屬植物setosa、
2020-06-23 13:29:08
原创 python中的sort方法和sorted使用詳解
轉自：http://www.cnblogs.com/sunny3312/archive/2017/01/07/6260472.html Python中的sort()方法使用基礎 一、基本形式 sorted(iterable[,
2020-06-23 13:29:08
原创 如何解決分類問題中樣本不均衡問題
本文轉載自：http://blog.csdn.net/login_sonata/article/details/54290402建議同時跟類間樣本數量不平衡對分類模型性能的影響問題一塊閱讀什麼是數據不均衡？在分類中，訓練數據不均衡是指不同
2020-06-23 13:29:06
原创 Python 生成項目的 requirements.txt 文件
Python 生成項目的 requirements.txt 文件 1、freeze 說明： 它生成的 requirements.txt 文件包含當前環境的完全列表，不相關的依賴包也會包含進來，**注意這個庫生成的requireme
2020-06-23 13:29:06
原创 神經網絡中關於卷積池化的計算
輸入圖片大小爲200×200，依次經過一層卷積（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一層卷積（kernel si
2020-06-23 13:29:06
原创 支持向量機(SVM)算法應用
第一個簡單的小例子： # -*-coding:utf-8 -*- from sklearn import svm x = [[2, 0], [1, 1], [2, 3]] y = [0, 0, 1] clf = svm.SVC
2020-06-23 13:29:06
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原创 多元迴歸分析(multiple regression)及其應用
1. 與簡單線性迴歸區別(simple linear regression) 多個自變量(x) 2. 多元迴歸模型 y=β0＋β１x1+β2x2+ … +βpxp+ε 其中：β0，β１，
2020-06-23 13:29:06
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原创 pandas數據合併與重塑（concat篇）
轉載自：鏈接pandas作者Wes McKinney 在【python for data anlysis】中對pandas的方方面面都有了一個權威簡明的入門級的介紹，但在實際使用過程中，我發現書中的內容還只是冰山一角。談到pandas數據
2020-06-23 13:29:06
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原创 支持向量機(SVM)算法
1. 背景： 1.1 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出 1.2 目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和 Va
2020-06-23 13:29:06
原创 深度學習做股票預測靠譜嗎？
給你講個段子！真實的！ 我去一家量化交易公司實習，一次meeting中，我和老總還有一個資深大佬談機器學習在股票和期貨裏面的應用。 我：LSTM在時間序列上應用的效果比較好，我們可以嘗試把LSTM應用在股票預測上。 此時，大佬
2020-06-23 13:29:06
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原创 隨機森林（Random forest,RF）的生成方法以及優缺點
隨機森林（Random Forest）是屬於集成學習的一種組合分類算法（確切說是屬於bagging），集成學習的核心思想就是將若干個弱（基）分類器組合起來，得到一個分類性能顯著優越的強分類器。如果各弱分類器之前沒有強依賴關係
2020-06-23 13:29:06
原创 神經網絡算法(Nerual Networks)應用
1. 關於非線性轉化方程(non-linear transformation function) sigmoid函數(S 曲線)用來作爲activation function: 1.1 雙曲函數(tanh)
2020-06-23 13:29:06