随笔分类 - ML
常见机器学习和基础
摘要：一、DT（决策树算法）概述 一句话：以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处熵值为0（叶节点中的实例都属于一类）。 自顶向下的递归方法选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得各个子数据集有一个最好的分类的过程。 决策树算法：ID3和C4.5都是基于信息增益作为特征选择的度量，C
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摘要：一、KNN（k-近邻算法）工作原理 一句话：从训练集中找出k个最接近测试数据的训练样本，再从这k个样本中找出出现次数最多的分类，作为测试数据的分类。 存在一个样本数据集合（训练样本集）且样本集中每个数据都存在标签（即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系）； 输入没有标签的数据后，将该数据的每
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摘要：显卡 显卡至少GeForece RTX 2060，因为只有rtx系列有Tensor Core。从性价比、可靠性多方面看，使用台式机更好。 对于深度学习显卡，显存比频率核心更重要。比如Titan X有12G的显存，不仅可接受一般任务，而且也可参加Kaggle、天池比赛，需要6G左右。若要实现一下网络，
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摘要：显示PCA中主成分方差占比情况： from numpy import * import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.pyplot import MultipleLocator def pca(dataMat,
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摘要：pca中所获得的特征值取值规则：距离最大值在e-02之内，即可。e.g:5.0e-05到1.0e-03的级别即可
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摘要：头文件：import numpy as np isnan，~isnan：判断数据或数组中元素的属性是否为NaN， isnan：若是NaN返回True ~isnan：若是非NaN返回True nonzero：判断是否为True，并返回对应的索引值。该索引值可用于matrix取值。 linspace：在
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摘要：pip install opencv-python 运行demo： import cv2 img = cv2.imread(r"C:\\Users\\wucj\\Desktop\\lion.jpg", 1) cv2.imshow("1", img) cv2.waitKey()
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摘要：官方文档：https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.matrix.html?highlight=matrix#numpy.matrix numpy开源项目：https://github.com/ddbourgin/numpy-ml
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