摘要：
一、线性回归（Liner Regression） 利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的统计方法。 线性回归是用最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间进行建模。 导入和使用比较简单。 预测房屋价格。 二、多项式回归（Polynomial Regression） 阅读全文
2017年6月3日
摘要：
一、K近邻方法（KNeighborsClassifier） 使用方法同kmeans方法，先构造分类器，再进行拟合。区别是Kmeans聚类是无监督学习，KNN是监督学习，因此需要划分出训练集和测试集。 直接贴代码。 K-NN可以看成：有那么一堆你已经知道分类的数据，然后当一个新数据进入的时候，就开始跟 阅读全文
2017年5月21日
摘要：
给自己新挖个坑：开始刷cs231n深度学习。 看了一下导言的pdf，差缺补漏。 切片和索引 元组 创建空array 矩阵转置 plt subplot 以上 ：） 阅读全文
摘要：
三、基于聚类的整图分割 需要利用PIL进行图片处理，在anaconda安装的时候提示PIL只能用在py26，搜索知，可以conda install pillow 即可。 代码比较简单，应用层面上需要注意的是图像的格式与几个像素点的问题。 以上：） 阅读全文
摘要：
恢复内容开始 今天学习第一周的第二课时：降维。 一、PCA主成分分析 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），是一种统计方法，直观来讲是把数据按照weights来筛选出主成分消除（或者隐蔽）不太重要的方面，使得高纬度数据投射到低维度。 直观来讲是应用了统计学上 阅读全文
2017年5月18日
摘要：
从今天开始跟着北理工的老师走一遍sklearn，在这里做笔记。 一、聚类 1、K-Means方法 先贴代码，所有数据的下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hrO5NW4 总结一下：先读取数据集合 ==> 构造聚类容器（分几类） ==> 进行聚类贴标签 ==> 根据贴好的标签放到 阅读全文
2017年4月20日
摘要：
恢复内容开始 任务分析： 找到一个老司机网站，抓取这个网站上所有磁力链接保存到本地。 这次的任务是一个多级页面的爬取处理。 知识点分析： scrapy框架，Request方法，yield方法，xpath() 操作步骤： 1、找到一个确实可以爬取的老司机网站（这步最难。。。 2、利用xpath()抓取 阅读全文
2017年4月13日
摘要：
（2017.4.13）tensorflow支持python3.5版本 1.打开anaconda依次输入： 这里是利用了清华的一个镜像来更新你的anaconda，输入两次，第二次是为了把这个url置顶。 url配置结束，这里开始配置python3.5 envs。 2.配置envs： 创建python3 阅读全文
