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04 2021 档案
CART算法介绍（转）
摘要：决策树虽然有很多种算法，但是我们基本使用的是CART算法，所以对于决策树，我建议主要深究CART算法就可以 了 一、CART算法介绍 CART（Classification And Regression Tree），看英文名字分类和回归树，就知道该算法既可以用作分类也可以用作回归，我们sklearn 阅读全文
posted @ 2021-04-21 16:39 小小喽啰 阅读(2388) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sympy库的使用（六）解方程
摘要：一、方程式 SymPy中方程式不是用“=”表示相等，而是使用Eq from sympy import * x, y, z = symbols('x y z') init_printing(use_unicode=True) Eq(x, y) 还可以这样表达 solveset(Eq(x**2, 1), 阅读全文
posted @ 2021-04-20 11:54 小小喽啰 阅读(5246) 评论(2) 推荐(1) 编辑
sympy库的使用（五）阶乘，微分，积分，极限等
摘要：https://docs.sympy.org/latest/tutorial/calculus.html 本文主要记录一些特殊的函数，比如阶乘啊，二项分布等等 首先定于变量 x, y, z = symbols('x y z') k, m, n = symbols('k m n') 一、阶乘facto 阅读全文
posted @ 2021-04-15 19:10 小小喽啰 阅读(1418) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sympy库的使用（四）指数和对数
摘要：首先看这两个等式 是表达式1的特例，也是成立的 定义域如下 x, y = symbols('x y', positive=True) n = symbols('n', real=True) 1.expand_log展开 其中注意事项和幂函数差不多，不赘述了 x, y = symbols('x y', 阅读全文
posted @ 2021-04-15 17:41 小小喽啰 阅读(833) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sympy库的使用（三）幂函数
摘要：在介绍幂简化函数之前，需要对幂持有的恒等式进行数学讨论。 上面的表达式是否恒成立，显然后面2条是有条件的 要记住这一点很重要，因为默认情况下，如果通常不正确，SymPy将不会执行简化 但是我们有时候又需要对这些数据进行简化，那么首先得定义好定义域 x, y = symbols('x y', posi 阅读全文
posted @ 2021-04-15 17:22 小小喽啰 阅读(702) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sympy库的使用（二）三角函数
摘要：上篇主要介绍了入门和一些基本的用法，由于篇幅太长，故在写一篇 就主要写了简化和展开，其余到时再补充吧 三角函数简化 acos(x) cos(acos(x)) asin(1) 1.trigsimp简化 要使用三角恒等式简化表达式，请使用trigsimp()。 trigsimp(sin(x)**2 + 阅读全文
posted @ 2021-04-15 16:43 小小喽啰 阅读(1829) 评论(0) 推荐(0) 编辑
sympy库的使用（一）定义和表达式简化等等
摘要：下一个学习对象 网址：https://docs.sympy.org/latest/tutorial/intro.html#what-is-symbolic-computation 1.导入sympy from sympy import * 我大致看了下，这个属性、类、方法太多了，就不一一铺出来了 2 阅读全文
posted @ 2021-04-15 11:10 小小喽啰 阅读(2080) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习中的Bias（偏差）和Variance（方差）
摘要：1.偏差 简单可以理解为真实数据和预测数据相差太大，真实的点构成的图形和拟合的图形相差很大 原来是这样的 我们使用线性模型以及多项式模型去拟合，就会发现，线性模型和预测的值和真实值相差很大，也就是偏差大，而多项式偏差小 2.方差 就是数据波动太大。 数据集是有随机性的，除了上一节使用的数据集外，我们 阅读全文
posted @ 2021-04-15 10:25 小小喽啰 阅读(437) 评论(0) 推荐(0) 编辑
怎么证明一个数是无理数
摘要：1.什么是无理数 我们从定义可以看到无理数不能写作两个整数之比，因此证明的关键点就出来了，可以使用反证法，下面插一下反证法怎么做 2.怎么证明根号2是无理数 3.证明自然常数e不是有理数 但是我觉得这个很显然了， b*e=a,e是无限不循环小数，乘以一个整数肯定也是无限不循环小数，那么b*e就不可能 阅读全文
posted @ 2021-04-14 11:01 小小喽啰 阅读(2217) 评论(0) 推荐(0) 编辑
自然常数e怎么得来的？
摘要：一直知道有自然常数e这个数字的存在，但是不明白它是怎么得来的，以及为什么取值这个数2.17828.... 1.怎么来的？ 2.怎么证明收敛到e 首先看看二项公式展开 或者这样表达 再简化就是下面这个了，一直计算，最后得知一个无限循环的e 3.e的哲学 看到下面这个图，才发现大自然也是数学高手 阅读全文
posted @ 2021-04-14 10:38 小小喽啰 阅读(1561) 评论(0) 推荐(0) 编辑
一元线性回归模型
摘要：1.一元线性回归模型 2.如何求里面的参数a,b 我们默认误差符合正态分布，那么利用最小二乘法，即可求参数a,b 求最小值，也就是对a,b求偏导数 3.如何使用Python求这个值 第一种方法： 直接根据上面的公式去计算 import numpy as np #生成数据 x = np.arange( 阅读全文
posted @ 2021-04-13 16:41 小小喽啰 阅读(1818) 评论(0) 推荐(0) 编辑
最小二乘法
摘要：1.了解最小二乘法是什么 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小 2.怎么去了解最小二乘法 参考该同学的解读：https://www.zhihu.co 阅读全文
posted @ 2021-04-13 15:29 小小喽啰 阅读(639) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Box-Cox转换
摘要：1.适用变量 连续的变量不满足正态分布的情况，一般是对因变量y进行转换，但是其实连续的自变量也是可以转换的 2.如何判断变量是否满足正态分布 #使用ks检验： #导入scipy模块 from scipy import stats """ kstest方法：KS检验，参数分别是：待检验的数据，检验方法 阅读全文
posted @ 2021-04-13 11:21 小小喽啰 阅读(2838) 评论(0) 推荐(0) 编辑
需要的数学技能
摘要：极大似然估计：https://www.zhihu.com/question/24124998 关于数据属于何种分布的回答： 大数定律：https://www.zhihu.com/question/19911209/answer/876481176 梯度下降：https://www.zhihu.com 阅读全文
posted @ 2021-04-12 10:37 小小喽啰 阅读(70) 评论(0) 推荐(0) 编辑
偏导数
摘要：先上一张图 偏导数：表示固定面上一点的切线斜率 偏导数 f'x(x0,y0) 表示固定面上一点对 x 轴的切线斜率；偏导数 f'y(x0,y0) 表示固定面上一点对 y 轴的切线斜率。 高阶偏导数：如果二元函数 z=f(x,y) 的偏导数 f'x(x,y) 与 f'y(x,y) 仍然可导，那么这两个 阅读全文
posted @ 2021-04-08 19:36 小小喽啰 阅读(4549) 评论(0) 推荐(0) 编辑
数据挖掘提分三板斧-转
摘要：数据挖掘提分三板斧： 1.金斧-数据清洗和特征工程 2.银斧-模型参数调节 3.铜斧-模型集成 数据清洗和特征工程 一、关于数据清洗 1.缺失值处理： 2.异常值处理： 3.数据分桶： 4.数据标准化：在不同的问题中，标准化的意义不同 （1）在回归预测中，标准化是为了让特征值有均等的权重； （2）在 阅读全文
posted @ 2021-04-07 10:15 小小喽啰 阅读(205) 评论(0) 推荐(0) 编辑
特征变量和y值的可视化
摘要：一、标签为数值变量 一般常见于回归相关的问题。 1.1类别变量+数值标签 关于类别变量与数值标签的关系，我们一般会观察下面的结果。 每个类别情况下对应的均值,这个可以直接使用pandas进行绘制； 均值反映的信息并不十分详细，如果希望得到更加具体的分布，可以使用boxplot进行绘制。 如果不同类别 阅读全文
posted @ 2021-04-06 18:30 小小喽啰 阅读(661) 评论(0) 推荐(0) 编辑
kaggle 2015年航班延误
摘要：数据来源：https://www.kaggle.com/usdot/flight-delays 该数据集完整数据量有500多万条航班记录数据，特征有31个 感觉这个数据不是很好，如果我们将ARRIVAL_DELAY作为y值，但是后面的空气系统延误，安全延误感觉又像是延误的原因，我们首先看一下数据怎么 阅读全文
posted @ 2021-04-06 15:50 小小喽啰 阅读(1448) 评论(1) 推荐(0) 编辑
基于Dijkstra算法的武汉地铁路径规划（转）
摘要：文章转自：http://wh.bendibao.com/ditie/linemap.shtml # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Apr 1 17:54:34 2021 @author: Administrator """ #!/usr/bin/e 阅读全文
posted @ 2021-04-01 19:00 小小喽啰 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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