原创 【機器學習實戰】多項式迴歸
目錄： 一、介紹 二、多項式迴歸 三、scikit-learn中的多項式迴歸 四、關於PolynomialFeatures 五、sklearn中的Pipeline 一、介紹 直線迴歸研究的是一個因變量與一個自變量之間的迴歸問題。多項式
2020-06-26 09:32:45
原创 超實用的8款Chrome插件
1.Infinity新標籤頁（pro） 在啓動了infinity新標籤頁插件以後，用戶會看到一個全新的美觀簡潔的chrome新標籤頁。如圖所示： 優勢： 可添加任意網站（快捷，收集許多不錯的網站）。 搜索欄中集合多個搜索引擎。
2020-06-26 09:32:45
原创 強烈收藏，超實用的Linux常用命令
目錄： 一、文件處理命令 1.1 命令格式 1.2 目錄處理命令 1.2.1 顯示目錄文件：ls 1.2.2 創建新目錄：mkdir 1.2.3 切換目錄：cd 1.2.4 顯示當前目錄：pwd 1.2.5 刪除空目錄：rmdir 1.2
2020-06-26 09:32:45
原创 白話機器學習之KNN算法
目錄 一、介紹 二、工作流程 三、示例 四、用Python實現 1.模擬數據及繪圖 2.KNN過程 3.使用scikit-learn中的KNN 五、KNN的優缺點 1.優點 2.缺點 六、KNN的應用 1.銀行系統 2.計算信用等級 3.
2020-06-26 09:32:45
原创 【機器學習實戰】利用EM聚類算法對王者榮耀英雄進行聚類
目錄 一、EM算法的步驟 二、EM算法的工作原理 三、在sklearn中創建GMM模型 四、工作流程 五、實戰環節 1. 導包 2. 加載數據 3. 數據可視化分析 4. 特徵工程 5. 數據規範化 6. 建模併產生結果，寫入文件 7.
2020-06-26 09:32:45
原创 數據量太少怎麼辦，請認準交叉驗證
一、交叉驗證 交叉驗證是在機器學習建立模型和驗證模型參數時常用的辦法，一般被用於評估一個機器學習模型的表現。更多的情況下，我們也用交叉驗證來進行模型選擇(model selection)。交叉驗證，顧名思義，就是重複的使用數據，把得到的樣
2020-06-26 09:32:45
原创 安裝GPU版本pytorch教程（避坑）
Pytorch官方網站： https://pytorch.org/ 複製上述語句，執行，但速度超級超級慢。即便有梯子，速度依舊很慢。容易超時失敗！ 遇到好多好多坑之後，決定採用阿里雲的源文件，即在上述代碼後附上以下代碼： -i htt
2020-06-26 09:32:43
原创 【PyTorch學習】全方位介紹Tensor
目錄 一、Tensor概述 二、創建Tensor 三、修改Tensor形狀 四、索引操作 五、廣播機制 六、逐元素操作 七、歸併操作 八、比較操作 九、矩陣操作 十、PyTorch與Numpy比較 PyTorch的Tensor，它可以是零
2020-06-26 09:32:43
原创 利用Python處理Excel數據——pandas庫
新建一個excel表格（table1.csv）用於案例講解： 一、導庫 import pandas as pd import numpy as np 二、讀取數據 df = pd.read_excel('table1.xlsx')
2020-06-26 09:32:43
原创 使用Spring Tool Suite來創建Gradle工程
Gradle是一個基於Apache Ant和Apache Maven概念的項目自動化構建開源工具。它使用一種基於Groovy的特定領域語言(DSL)來聲明項目設置，拋棄了基於XML的各種繁瑣配置。 步驟 1.下載Spring Tool S
2020-05-31 07:17:29
原创 手把手圖文並茂教你掌握 PageRank 算法
目錄 一、基本概念 1.1 背景介紹 1.2 算法中心思想 二、算法和公式 2.1 PageRank公式 2.2 矩陣化表達：使用轉移概率矩陣/馬爾科夫矩陣 2.3 通過矩陣化表達，快速計算 PR 值 2.4 兩種方式的關係 三、Dead
2020-04-18 18:04:39
原创 【PyTorch學習】分別使用Numpy和Tensor及Antograd實現機器學習
本文分別用Numpy、Tensor、autograd來實現同一個機器學習任務，比較它們之間的異同及各自優缺點，從而加深大家對PyTorch的理解。 一、使用Numpy實現機器學習 首先，我們用最原始的Numpy實現有關回歸的一個機器學習任
2020-04-15 10:05:13
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