摘要：
一、概述 【定义】如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 二、距离计算公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫【欧式距离】 设有特征，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)，那么： $$\sqrt{(a1 b1 阅读全文
摘要：
一、React加载数据流程回顾 先看上一节的产品详情代码：https://blog.csdn.net/u010132177/article/details/103184176 【Pcontent.js】 控制台：产品详情页get 404 undefined错误原因 上一节加载详情时，控制台将发现会报 阅读全文
摘要：
一、概述 1.1【降维】 【维降】：把三维降成二维，本质就是减少特征数量； 1.2【特征选择】 什么是特征选择： 特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。 为什 阅读全文
摘要：
零、机器学习整个实现过程： 一、机器学习数据组成 1. 特征值： 2. 目标值： ========================================================================= 二、特征工程和文本特征提取 1.概要： 1、特征工程是什么 2、特征工 阅读全文
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上接：https://blog.csdn.net/u010132177/article/details/102911543 概述 1）概念 特征预处理定义（作用）：通过特定的 统计方法（数学方法）， 将数据转换成 算法要求的数据 2）特征预处理的方法、种类 1、数值型数据 标准缩放（1 2是重点）： 阅读全文
摘要：
一、概述 主要学习纲要： 1、sklearn数据集与估计器 2、分类算法 k近邻算法 3、k 近邻算法实例 4、分类模型的评估 5、分类算法 朴素贝叶斯算法 6、朴素贝叶斯算法实例 7、模型的选择与调优 8、决策树与随机森林 ★★★机器学习步骤： 1. 收集数据 2. 准备输入数据 3. 分析输入数 阅读全文
摘要：
一、基础概述 1、机器学习开发流程 2、机器学习模型是什么 3、机器学习算法分类 二、需明确问题 （1）算法是核心，数据和计算是基础 （2）找准定位： 大部分复杂模型的算法设计都是算法工程师在做，而我们要做的是： 1.分析很多的数据 2.分析具体的业务 3.应用常见的算法 4.特征工程、调参数、优化 阅读全文
摘要：
【问题】环境变量已配置，但pip、pip3无法使用，且script文件夹为空解决： 一、安装pip3 运行完之后就pip3有了： 二、安装pip 然后就有pip了： 最后就可以愉快的使用pip或pip3了 阅读全文
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一、工具（option）——设置(setting)—— https—— 动作（actions）—— （open windows certificate manger）—— 搜索（fiddler）删除所有查出来的证书 （一般是Do_Not_fiddler.cer之类的）全删除即可。 二、回到Fiddl 阅读全文
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cmd里直接运行： dir tree /f > ml.txt 写成bat tree D:\a\ /f > D:\a\目录.txt 效果 卷 本地磁盘 的文件夹 PATH 列表 卷序列号为 18A9-EAFD D:. │ App.css │ App.js │ ... │ ├─components │ 阅读全文