摘要：
一、XGBoost参数 xgboost参数可以分为三种类型：通用参数、booster参数以及学习目标参数 General parameters：参数控制在提升（boosting）过程中使用哪种booster，常用的booster有树模型（tree）和线性模型（linear model）。 Boost
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posted @ 2020-09-07 19:01
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摘要：
官网：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.PCA.html 官网语法如下： class sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, *, copy
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posted @ 2020-09-07 17:01
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摘要：
np.mat(a) 可将a转化为矩阵，a的类型可以是df.values,数组，list等等，用mat函数转换为矩阵之后可以才进行一些线性代数的操作 import numpy as np np.eye(5) ''' array([[1., 0., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0
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posted @ 2020-09-07 15:24
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摘要：
2021-04-26增加 一、PCA所需知识 1. 向量表示与基变换 我们先来介绍些线性代数的基本知识。 1.1 内积 两个向量的 A 和 B 内积我们知道形式是这样的： 内积运算将两个向量映射为实数，其计算方式非常容易理解，但我们无法看出其物理含义。接下来我们从几何角度来分析，为了简单起见，我们假
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posted @ 2020-09-07 15:19
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摘要：
方块矩阵，或简称方阵，是行数及列数皆相同的矩阵 所有正交矩阵都是方块矩阵 单位矩阵是方块矩阵环的单位元
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posted @ 2020-09-07 14:53
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一、单位矩阵的定义 主对角线上的元素都为1，其余元素全为0的n阶矩阵称为n阶单位矩阵，记为或，通常用 I 或 E 来表示 在线性代数中，大小为n的单位矩阵是主对角线上均为1，其余地方都是0的n x n的方阵，它用表示： 同时单位矩阵也可以简单地记为一个对角线矩阵： 二、单位矩阵的性质 根据矩阵乘法的
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posted @ 2020-09-07 14:49
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代数定义： 设二维空间内有两个向量和，定义它们的数量积（又叫内积、点积）为以下实数： 更一般地，n维向量的内积定义如下： 其中两个维度相同的向量的内积也可以表示为： 几何定义（只适用于2维和3维空间）： 运算律： 交换律： 分配律： 结合律： ，其中m是实数 公式是很容易理解，但是意义呢？ 内积运算
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posted @ 2020-09-07 13:49
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一、SVM 支持向量机（SupportVector Machines）的主要思想是：SVM试图寻找一个超平面来对样本进行分割，把样本中的正例和反例用超平面分开，但是不是很敷衍地简单的分开，而是尽最大的努力使正例和反例之间的间隔margin最大。这样它的分类结果才更加可信，而且对于未知的新样本才有很好
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posted @ 2020-09-07 10:38
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2020年9月8日