04 2019 档案
摘要：将数组打乱随机排列 两种方法： np.random.shuffle(x)：在原数组上进行，改变自身序列，无返回值。 np.random.permutation(x)：不在原数组上进行，返回新的数组，不改变自身数组。 1. np.random.shuffle(x) (1)、一维数组 import nu
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摘要：Pandas包的merge、join、concat方法可以完成数据的合并和拼接，merge方法主要基于两个dataframe的共同列进行合并，join方法主要基于两个dataframe的索引进行合并，concat方法是对series或dataframe进行行拼接或列拼接。 1. Merge方法 pa
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摘要：决策树-ID3、C4.5 决策树-CART分类树 决策树-CART回归树 决策树的剪枝通过极小化决策树整体的损失函数。(决策树的生成只考虑局部最优，决策树的剪枝考虑全局最优)。 设 是树 的叶节点，个数为 ，该叶节点有 个样本点，其中
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摘要：最大熵模型与逻辑回归类似，是对数线性分类模型。在损失函数优化过程中，使用和支持向量机类似的凸优化技术。对熵的使用，会想起决策树ID3和C4.5。 1. 最大熵模型的定义 将最大熵原理应用到分类得到最大熵模型。 用最大熵模型选择一个最好的分类模型。训练集，其中x为n维特征向量，y为类别输出。 训练集总
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摘要：欧几里得空间，希尔伯特空间都属于函数空间（函数空间的元素都是由函数组成）。 函数空间的定义得从距离、范数、内积、完备性说起。 1. 距离 距离包括各个点之间的距离，向量之间的距离，曲线之间的距离，函数之间的距离等。 距离用于衡量同一空间不同元素之间的差异，下面是关于距离的属性： 元素之间的距离大于等
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摘要：来自：https://blog.csdn.net/u010451580/article/details/51178225 遗传算法是模仿生物进化机制的随机全局搜索和优化方法。借鉴达尔文进化论和孟德尔的遗传学说。 相关术语： 基因型(genotype)：性状染色体的内部表现； 表现形(phenotyp
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摘要：支持向量机（一）线性可分支持向量机 支持向量机（二）线性支持向量机 支持向量机（三）非线性支持向量机与核函数 支持向量机（四）SMO算法 本文介绍SVM用于二元分类。 SVM学习策略：间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题。（间隔最大化使它有别于感知机。） 支持向量机模型包括：线性可分支持向量
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