摘要：
一、简介 在机器学习中，我们常常需要把训练好的模型存储起来，这样在进行决策时直接将模型读出，而不需要重新训练模型，这样就大大节约了时间 Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题，它可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序列化操作 二、使用 （1）pi 阅读全文
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一、题目简述 假设样本服从正态分布：\(N(\mu,\sigma^2)\)，写出似然估计的期望和方差 极大似然函数是什么意思呢？ 1）写出似然函数 2）取对数 3）求偏导 求解结果： 阅读全文
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5.1 MNIST数据处理 MNIST是NIST数据集的一个子集，包含60000张图片作为训练数据，10000张作为测试数据，其中每张图片代表0~9中的一个数字，图片大小为28*28（可以用一个28*28矩阵表示） 为了清楚表示，用下图14*14矩阵表示了，其实应该是28*28矩阵 TF提供了一个类 阅读全文
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一、简介 我们知道在windows下输入：win + r，会弹出下面的窗口，而在下面的窗口出现后我们接着按下esc键，下面的窗口会消失 现在设想我们想在python代码里控制键盘，想通过运行代码->弹出上面的窗口->按下esc->窗口消失，那么如何实现这样控制键盘的功能呢？ python中pyaut 阅读全文
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随机森林 随机森林优缺点 随机森林与GBDT区别 数据归一化 不平衡数据集 朴素贝叶斯 特征选择方法 逻辑回归 激活函数 cross entropy 过拟合 Xgboost原理，参数：bcg msn loe bagging和boosting adaboost textCNN原理 手推RNN和LSTM 阅读全文
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二分~多分~Softmax~理预 一、简介 在二分类问题中，你可以根据神经网络节点的输出，通过一个激活函数如Sigmoid，将其转换为属于某一类的概率，为了给出具体的分类结果，你可以取0.5作为阈值，凡是大于0.5的样本被认为是正类，小于0.5则认为是负类 然而这样的做法并不容易推广到多分类问题。多 阅读全文
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什么~为什么~哪些（RSST） 一、什么是激活函数 如下图，在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数 Activation Function： 二、为什么要用激活函数 如果不用激励函数，每一层输出都是上层输入的线性函数，无论神经网络有多少层，输出都 阅读全文
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一、简述 mysql与oracle相比小，便宜，装机量大，下载地址：https://www.mysql.com/downloads/，去找Community Edition，然后根据自己的Windows是32位还是64位下载对应的版本 这里本人的是32位的，并且这里我选择了一个老版本的：https: 阅读全文
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两方面（发散，相关）~三方法（FWE） F:方皮卡互 W:RFE E:惩罚树 一、简介 我们的数据处理后，喂给算法之前，考虑到特征的实际情况，通常会从两个方面考虑来选择特征： 1）特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有 阅读全文
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一、题目描述 输入是一个无符号整数，返回其二进制表达式中数字位数为 ‘1’ 的个数（也被称为汉明重量） 示例 1： 输入：00000000000000000000000000001011 输出：3 解释：输入的二进制串 00000000000000000000000000001011 中，共有三位为 阅读全文