原创 [無監督學習] K-Means聚類
無監督學習：通過無標籤的數據，學習數據的分佈或數據與數據之間的關係。 1.聚類算法 1 定義：根據數據的“相似性”將數據分爲多類的過程。 1.1. 算法模塊 ：K-Means、近鄰傳播算法、DBSCAN算法，高斯混合模型（GMM）
2020-07-03 09:24:27
原创 [無監督學習] PCA降維
無監督學習：通過無標籤的數據，學習數據的分佈或數據與數據之間的關係。 1. 降維算法 1 定義：用低維的概念去類比高維的概念．將高維的圖形轉化爲低維的圖形的方法。 1.1. 算法模塊 ：PCA算法、NMF（非負矩陣分解）算法、LD
2020-07-03 09:24:27
原创 Pandas-學習數據處理
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2020-07-03 09:24:17
原创 [監督學習] 分類（K近鄰算法）
以下是本人整理的機器學習-監督學習有關知識，詳細請看鏈接： 監督學習框架：思維導圖-python. 目錄KNN算法Python實現過程一：導入sklearn庫二：案例一測試三：案例二測試四：交叉驗證獲取最佳-K值 KNN算法 一：
2020-07-03 09:24:16
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原创 [機器學習] - 支持向量機（一）： 硬間隔支持向量機
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2020-07-03 09:24:16
原创 [機器學習] : 監督學習 (框架)
監督學習 目錄監督學習1. 分類1.1分類學習1.2分類學習-評價1.3分類學習-評價標準1.4 Sklearn Vs 分類1.5 分類算法的應用2. 迴歸分析2.1 Sklearn vs.迴歸2.2 迴歸應用 定義：利用一組帶有
2020-07-03 09:24:16
原创 [機器學習] - 支持向量機（五）： SVM程序 - Python
支持向量機： [機器學習] - 拉格朗日乘子法與KKT條件. [機器學習] - 支持向量機（一）： 硬間隔支持向量機. [機器學習] - 支持向量機（二）： 軟間隔支持向量機. [機器學習] - 支持向量機（三）： 序列最小優化算
2020-07-03 09:24:14
原创 [機器學習] - 支持向量機（四）：核函數
我們之前討論的情況分兩種，在樣例線性可分的假設上，介紹了SVM的硬間隔，當樣例線性不可分時，介紹了SVM軟間隔，引入鬆弛變量，將模型進行調整，以保證在不可分的情況下，也能夠儘可能地找出分隔超平面。 上兩節介紹的SVM硬間隔和SVM
2020-07-03 09:24:14
原创 [機器學習] - 支持向量機（二）： 軟間隔支持向量機
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2020-07-03 09:24:14
原创 數分+高代+概率論+其他
本博客記錄的是基礎的數學知識，整理後，方便查閱。 內容包括：數學分析、高等代數、常微分方程、其他數理知識 內容不是一蹴而就，自己在邊學習邊整理，希望能夠幫助到大家。 歡迎轉載，轉載請註明出處：https://blog.csdn.
2020-07-03 09:24:14
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原创 LeetCode 990.等式方程的可滿足性 [Python]
問題 給定一個由表示變量之間關係的字符串方程組成的數組，每個字符串方程 equations[i] 的長度爲 4，並採用兩種不同的形式之一：“a==b” 或 “a!=b”。 在這裏，a 和 b 是小寫字母（不一定不同），表示單字母變
2020-07-03 09:24:14
原创 [機器學習] -提升方法AdaBoost
Adaboost是一種集成學習的方法，當採用基於簡單模型的單個分類器對樣本進行分類的效果不理想時，人們希望能夠通過構建並整合多個分類器來提高最終的分類性能。 Boosting方法並不是簡單地對多個分類器的輸出進行投票決策，而是通過
2020-07-03 09:24:14
原创 [機器學習] - 支持向量機（三）： 序列最小優化算法(SMO算法)
本文是翻譯：斯坦福的cs229機器學習SVM課程PDF（SMO部分） 原文鏈接：chrome-extension://ibllepbpahcoppkjjllbabhnigcbffpi/http://cs229.stanford.e
2020-07-03 09:24:14
原创 LeetCode 46. 把數字翻譯成字符串 [Python]
問題 給定一個數字，我們按照如下規則把它翻譯爲字符串：0 翻譯成 “a” ，1 翻譯成 “b”，……，11 翻譯成 “l”，……，25 翻譯成 “z”。一個數字可能有多個翻譯。請編程實現一個函數，用來計算一個數字有多少種不同的翻譯
2020-07-03 09:24:14
原创 LeetCode 70. 爬樓梯 [Python]
問題 假設你正在爬樓梯。需要 n 階你才能到達樓頂。 每次你可以爬 1 或 2 個臺階。你有多少種不同的方法可以爬到樓頂呢？ 示例 1： 輸入： 2 輸出： 2 解釋： 有兩種方法可以爬到樓頂。（1 階 + 1 階）、（2 階）
2020-07-03 09:24:14