2022年9月14日
AdaBoost：自适应提升算法的原理及其实现
摘要： AdaBoost：通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并线性组合成强分类器的Boosting算法。 Boosting方法要解答的两个关键问题：一是在训练过程中如何改变训练样本的权重或者概率分布，二是如何将多个弱分类器组合成一个强分类器。 AdaBoost的做法：一是提高前一轮被弱分类器分类错误的样 阅读全文
posted @ 2022-09-14 23:24 99号的格调 阅读(313) 评论(0) 推荐(0) 编辑
numpy中的一些常用的关键字用法
摘要： 1.np.full() 原型：numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order=‘C’) eg: 2.np.flatten():该函数返回一个折叠成一维的数组 阅读全文
posted @ 2022-09-14 22:59 99号的格调 阅读(28) 评论(0) 推荐(0) 编辑
PCA原理及其代码实现
摘要： 关于PCA的概念的论述及其代码的实现 阅读全文
posted @ 2022-09-14 15:47 99号的格调 阅读(333) 评论(0) 推荐(0) 编辑