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摘要: Maggie词根词缀记忆法 1、英语单词记忆法总汇 一、总结 一句话总结: 学习单词,需要不断地主动摸索,【利用已知求问未知】,在大脑中构建牢固的网状结构,今后才能举一反三,不会再提笔忘字张口忘词。 【80%的英语单词背后都是有典故的】,了解了这些小故事,不但可以加深对西方文化的理解,还能做到对单词 阅读全文
posted @ 2020-12-21 17:44 范仁义 阅读(1721) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 《机器学习实战》笔记 3.1、决策树 构建 一、总结 一句话总结: 3.1.1、信息增益 3.1.2、划分数据集 3.1.3、递归构建决策树 1、决策树的主要优势? 第2章介绍的【k-近邻算法】可以很好地完成分类任务,但是它最大的【缺点】就是【无法给出数据的内在含义】,决策树的主要优势就在于【数据形 阅读全文
posted @ 2020-12-21 08:18 范仁义 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 常用距离度量方法总结 一、总结 一句话总结: 1、欧氏距离2、马氏距离3、曼哈顿距离4、闵可夫斯基距离5、汉明距离6、杰卡德相关系数7、余弦相似度8、切比雪夫距离9、皮尔逊相关系数 1、曼哈顿距离(Manhattan)? 表示两个点在标准坐标系上的【绝对轴距之和】,两点在南北方向上的距离加上在东西方 阅读全文
posted @ 2020-12-19 18:34 范仁义 阅读(2382) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 你的收入是与你经常交往的人五个人的收入的平均额?1、这句话对吗?2、出自哪里? 一、总结 一句话总结: 大家都觉得这是一个玩笑,自己的月收入怎么会由朋友决定呢?但是,当他们写下最亲密朋友的财务状况时,【很快发现自己的收入真的和他们差不多】.月收入2000多块钱的人,他的朋友们月收入也大多是2000多 阅读全文
posted @ 2020-12-19 16:47 范仁义 阅读(456) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习实战课程 1、课程介绍 一、总结 一句话总结: 二、机器学习实战课程 1、课程介绍 博客对应课程的视频位置: 1、课程内容 课程内容主要参照《机器学习实战》这本书,如下是这本书的封面 对应的具体内容会按照这本书的目录结构讲,但是我会做一定的适当的修改,也会增加一些这本书里面讲的不详细的内容, 阅读全文
posted @ 2020-12-15 00:59 范仁义 阅读(246) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 《机器学习实战》课程笔记 1.1、knn 一、总结 一句话总结: 【多看视频】:可以多看视频,这样可以【比较懒】的解决问题,激励和自制都需要的特别低 1、模型的上限 决定因素? 数据和特征决定了模型的上限,而算法只是逼近这个上限 2、常用的向量距离度量准则? 欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、马氏 阅读全文
posted @ 2020-12-12 23:43 范仁义 阅读(97) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python调试代码好的方法 一、总结 一句话总结: 直接【pycharm调试】,中间结果的呈现方式很方便且很好 二、python调试代码好的方法 直接pycharm调试,中间结果的呈现方式很方便且很好 阅读全文
posted @ 2020-12-12 22:48 范仁义 阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习实例 6.1、提升分类器性能利器-AdaBoost笔记 一、总结 一句话总结: AdaBoost算法是基于Boosting思想的机器学习算法,AdaBoost是【adaptive boosting(自适应boosting)】的缩写 1、集成方法(ensemble method)或元算法(me 阅读全文
posted @ 2020-12-12 19:49 范仁义 阅读(316) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习实例 5.2、支持向量机实战篇之再撕非线性SVM笔记 一、总结 一句话总结: 【节约时间】:节约时间这个特性已经深入到我的骨髓之中 1、SMO算法优化? 在几百个点组成的【小规模数据集上】,简化版SMO算法的运行是没有什么问题的,但是在更大的数据集上的运行速度就会变慢。简化版SMO算法的【第 阅读全文
posted @ 2020-12-11 23:50 范仁义 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习实例 5.1、支持向量机原理篇之手撕线性SVM 笔记 一、总结 一句话总结: 这篇文章的svm公式推导非常详细和好,和视频一起看非常容易懂 1、SVM有趣实例? SVM就是试图把棍放在最佳位置,好让在【棍的两边有尽可能大的间隙】。这个间隙就是球到棍的距离。 现在,大侠没有棍可以很好帮他分开两 阅读全文
posted @ 2020-12-11 21:20 范仁义 阅读(327) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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