06 2018 档案
摘要：Python相关 基础知识点 数据结构 List列表 Set集合 Dict字典 Tuple 元组 0x01.列表 列表[] square brackets，是一系列按照特定顺序排列的元素组成，元素之间可以没有任何关系，元素类型也可以不同 python列表的特殊语法，除了可以正常的按照顺序访问，**-
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摘要：贝叶斯分类器 1.基础知识 概率论的基本知识 先验概率:由以往的数据得到的 后验概率:得到信息后再重新加以修正的概率 判别式模型＆生成式模型 判别式模型(discriminative models): 给定Ｘ，可以通过直接建模P(c∣x)来预测c,简单而又直接的办法．例如
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摘要：1.问题描述: 在学习kaggle经典学习项目Titanic,进行数据可视化处理时,对于每个特征进行相关性分析(也就是绘制pearson correlation heatmap )热力相关性矩阵时, plt.show() 图形绘制出来,字体会重叠.导致无法观察 导致看不清坐标轴每个特征的含义 2.解
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摘要：1.基本命令 echo 显示一行文本 echo+要输出的文本, echo 有“显示，打印出”的意思 clear 清理显示器界面 history 显示之前敲的代码 tab 补全命令键，会检测到文件目录下的相匹配的文件名并自动补全。 unbutu 的磁盘清理： sudo apt get clean 清理
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摘要：支持向量机 一．基础知识: 概念及定义: 支持向量机是一个二类分类模型，基本模型的定义为：是在特征空间上的间隔最大的线性分类器支持向量机学习的 基本想法 是求解能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的分离超平面． 二次规划是一类典型的优化问题,包括凸二次优化和非凸二次优化目标函数是变量的二次函数,约
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摘要：神经网络 神经网络优秀讲解链接 "基础讲解及实现神经网络_python" "神经网络实现_c++" 一.基础知识 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络 Perceptron 感知机 :感知机是一种 线性分类 模型感知机只有两层神经元组成，而且只有输出层是M P神经单元也就是功能神
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摘要：决策树 Decision Tree 一.基础知识 树的基本类型: 结点(内部节点,叶结点)+有向边 决策树也叫判断树,树的结构是满足 if then 条件规则的. 树的特点:可读性性高,分类速度快 二.思想脉络 决策树=从训练数据集中归纳出一组分类规则(模型)+以损失函数为目标函数的最小化(策略)+
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摘要：k近邻法 模型 使用的模型实际上对应于特征空间的划分.模型的三个基本要素:1.距离度量 2. k值的选择 3. 分类决策规则决定. k值的选择：k值的选择，k如果选择的过小会导致过拟合，模型会变得复杂． 思想脉络 方法的流程简述:给定一个训练数据集,对于新的输入实例,在训练数据集中找到与之最临近的k
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