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摘要: 方法: 首先matplotlib是需要numpy先行包支持的,这里,我已经安装了numpy,下面安装matplotlib。 matplot需要一些其他软件支持 (1)这时需要安装freetype 和 png 这两个库,安装依赖的库。 yum install freetype freetype-dev 阅读全文
posted @ 2017-01-19 19:27 天使_陈 阅读(1439) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装步骤: 1.安装虚拟机: 2.安装liunx系统; 3.安装TensorFlow。 1.安装虚拟机:虚拟机的版本是不能太低的。我使用的是:VMware-workstation-full-12.0.0-2985596 2.安装linux系统。我使用的是centos7.安装的具体步骤使用:http: 阅读全文
posted @ 2017-01-12 20:14 天使_陈 阅读(884) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 算法一:直接插入排序 算法实现原理:就是计算一个新元素是应该放在哪里?每次进来一个都会进行和原来顺序进行重新组合。 代码实现:Java public int[] testInsertionSort(int[] data){ // this methord is very easy. for(int 阅读全文
posted @ 2016-12-17 20:24 天使_陈 阅读(1086) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.聚类算法: 1.1LDA算法: 算法的目的:对文本进行聚类,得到几簇相似的样本。 算法的流程: 预处理:统计sscCorpus中所有的词、词频、词的标号。 初始化:形成初始的文章-主题和主题-词的矩阵(最开始) Gibbs 采样:使用Gibbs采样得到稳定的文章-主题和主题-词的矩阵 每一簇的主 阅读全文
posted @ 2016-12-12 19:26 天使_陈 阅读(183) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 现在现将随机森林的学习的大纲进行列举: 1.决策树的算法: ID3,C4.5,CART,bagging,GBDT,RandomForest. 2.RandomForest的原理: 在m个样本中,有放回的随机抽取m个样本,作为训练集。将在n个特征中抽取k(k<n)个特征来构建决策树,通过构建T棵决策树 阅读全文
posted @ 2016-12-04 22:46 天使_陈 阅读(308) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 销售洗脑:作者:弗里德曼。 这本书里面的阐述让我意识到自己在购物的过程中是怎样被洗脑的。现在有这样的想法为什么不随着社会的发展将实体中的销售技巧转移到网络上。这是一种很重要的技能。现在将这本书的读后感进行记录一下:首先是问答赞的技巧。这样可以迅速建立和顾客之间的信任。销售说:你今天要买点什么呢?顾客 阅读全文
posted @ 2016-12-04 17:33 天使_陈 阅读(17938) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 元算法(集成方法):将不同的分类器组合起来,而这种组合结果则被称为集合方法。使用集成方法时会有很多种形式:可以是不同算法的集成,也可以是同一算法在不同设置下的集成,还可以是数据不同部分分配飞不停地分类器之后的集成。接下来,将介绍基于同一种分类器多个不同实例的两种计算方法。最后我们将讨论如何利用机器学... 阅读全文
posted @ 2015-10-08 19:44 天使_陈 阅读(181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.EM算法是含有隐变量的变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法,含有隐变量的概率模型的数据表示为$P(Y,Z|\theta)$.这里,$Y$是观测变量的数据,$Z$是隐变量的数据,$\theta$是模型参数。EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数$L(\theta)=logP(... 阅读全文
posted @ 2015-09-10 22:24 天使_陈 阅读(610) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型,描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态的序列,再由各个状态随机生成一个观测而产生观测的。隐马尔可夫模型是由初始状态概率向量$\pi$、状态转移概率矩阵A和观测概率矩阵B决定。因此,隐马尔可夫模型可以写成$\lambda=(A,B,\pi)$.隐马尔可... 阅读全文
posted @ 2015-09-10 19:10 天使_陈 阅读(218) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.提升方法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法,在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本分类器,并将这些基本的分类器线性组合,构成一个强分类器,代表性的提升方法是AdaBoost算法。2.AdaBoost算法的特点是通过迭代每次学习一个基本分类器,每次迭代中提高... 阅读全文
posted @ 2015-09-07 22:05 天使_陈 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑