原创 機器學習 第4章 決策樹 概念總結和簡單實踐
第四章 決策樹 概念圖解 第一遍sklearn直接上手實踐： 習題4.3 基於信息增益的決策樹對西瓜集進行分類： 西瓜集表4.3如下： 色澤 根蒂 敲聲 紋理 臍部 觸感 密度 含糖率 好壞 青綠 蜷縮 濁響 清晰 凹陷 硬滑
2020-06-09 04:42:53
原创 機器學習 第9章 聚類 概念總結和簡單實踐
一 解決的問題 聚類屬於無監督學習中的方法，目的在於在未標註label的數據集中找到潛在規律，並將數據進行聚類。 因爲沒有給定label，基本流程都是先隨機產生樣本作爲計算中心，計算其他樣本與中心的距離，距離近的劃爲同類； 迭代簇的數據
2020-06-09 04:42:53
原创 機器學習 第5章 神經網絡 概念總結和簡單實踐
神經網絡概念總結： 單層神經網絡無隱層，爲感知機，是神經網絡的起源。 在輸入層和輸出層之間加上隱層，隱層同樣具有和輸出層一樣的神經元功能，形成神經網絡。 概念總結導圖： 習題簡單實踐： 習題5.5 用單隱層網絡訓練西瓜數據集3.0.
2020-06-09 04:42:53
原创 機器學習 第8章 集成學習 概念總結和簡單實踐
一 解決的問題 集成學習，就是把前幾章的經典可推導的模型結合起來，將一系列學習器的結果加工一下形成最終結果的學習模型。 爲什麼將弱學習器結合起來能夠提升準確率呢？ 其實準確地說，並不是隨意將學習器組合起來就有提升準確度的效果，而是要求這些
2020-06-09 04:42:53
原创 機器學習 第11章 特徵選擇與稀疏學習 概念總結與簡單實踐
一 解決的問題 跟第10章降維的思想相同，特徵選擇目的也是想減少用於計算的特徵，儘可能從最少的特徵得到準確的結果。 不過同降維不同的是，特徵選擇更關注特徵本身是否有用，思路是隻選取與問題求解有益的特徵進行建模。由此，將特徵劃分爲 相關特徵
2020-06-09 04:42:53
原创 機器學習 第7章 貝葉斯分類器 概念總結和簡單實踐
貝葉斯分類器是基於概率的計算，即如果有一個樣本待預測，各屬性已知，那麼我們就找出符合這些屬性的類別概率，把概率最大的作爲該樣本的label。 如何計算符合這些屬性的類別概率（後驗概率）呢？在概率與統計中，有一個定理，P(Y,X) = P(
2020-06-09 04:42:53
原创 LeetCode： Reverse Bits 二進制轉換方法總結
190. Reverse Bits 給定一個32位的無符號位整數，返回一個二進制逆序代表的整數。 比如給你一個4，二進制爲00000000000000000000000000000100； 需要返回536870912 ，二進制爲00100
2020-06-09 04:42:53
原创 機器學習 第10章 降維與度量學習 概念總結與簡單實踐
一 解決的問題 由k近鄰算法引出，k近鄰算法需要滿足密採樣，稀疏數據無法獲取特定距離的近鄰。 但是現實問題中，數據屬性非常多，形成高維空間，然而在高維空間下的計算量大，並且滿足不了密採樣的要求。 於是，提出降維的方法，希望通過降維在低維
2019-03-19 22:14:46
原创 機器學習9 聚類 概念總結和簡單實踐
一 解決的問題 聚類屬於無監督學習中的方法，目的在於在未標註label的數據集中找到潛在規律，並將數據進行聚類。 因爲沒有給定label，基本流程都是先隨機產生樣本作爲計算中心，計算其他樣本與中心的距離，距離近的劃爲同類； 迭代簇的數據
2019-03-18 22:07:12
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原创 機器學習8 集成學習 概念總結和簡單實踐
一 解決的問題 集成學習，就是把前幾章的經典可推導的模型結合起來，將一系列學習器的結果加工一下形成最終結果的學習模型。 爲什麼將弱學習器結合起來能夠提升準確率呢？ 其實準確地說，並不是隨意將學習器組合起來就有提升準確度的效果，而是要求這些
2019-03-16 22:09:30
原创 機器學習7 貝葉斯分類器 概念總結和簡單實踐
貝葉斯分類器是基於概率的計算，即如果有一個樣本待預測，各屬性已知，那麼我們就找出符合這些屬性的類別概率，把概率最大的作爲該樣本的label。 如何計算符合這些屬性的類別概率（後驗概率）呢？在概率與統計中，有一個定理，P(Y,X) = P(
2019-03-16 22:09:30
原创 機器學習 第6章 支持向量機 概念總結和簡單實踐
支持向量機解決的問題：在線性可分數據集上所有的劃分超平面中尋找一個最優的超平面，它的解是唯一的。 尋找最優超平面的策略：最大化支持向量樣本點與超平面的間隔，這樣泛化能力最好。 核函數解決的問題：給非線性劃分問題提供了線性解決的方法，即將實
2019-03-14 21:29:42
原创 機器學習4 決策樹 概念總結和簡單實踐
第四章 決策樹 概念圖解 第一遍sklearn直接上手實踐： 習題4.3 基於信息增益的決策樹對西瓜集進行分類： 西瓜集表4.3如下： 色澤 根蒂 敲聲 紋理 臍部 觸感 密度 含糖率 好壞 青綠 蜷縮 濁響 清晰 凹陷 硬滑
2019-03-13 19:56:21
原创 LeetCode： Bits 拆分的幾種方法
190. Reverse Bits 給定一個32位的無符號位整數，返回一個二進制逆序代表的整數。 比如給你一個4，二進制爲00000000000000000000000000000100； 需要返回536870912 ，二進制爲00100
2019-03-07 22:41:57
原创 Windows下MySQL5.7 root 密碼重置
MySQL數據庫長時間未使用，密碼難免會忘記。像我這樣七秒鐘記憶的人密碼都要拿個小本本記下來的！如果不幸沒有備份怎麼辦呢？ 就照着下面的方法重置吧，不要問我怎麼知道的。。。。版本號：5.7.21在網上也看了一些方法，各個版本會有些差別。比
2018-08-31 15:32:49
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