11 2017 档案
摘要：前提：安装好git、cmake 1. 安装lightgbm 2. 编译 下载好的lightgbm在 /home/yourself/ 下 编译过程中可能会卡顿 3. 安装python包 下面将lightgbm装入python包中以供调用 在lightgbm包下有python-package包，进去安装
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摘要：学习sklearn和kagggle时遇到的问题，什么是独热编码？为什么要用独热编码？什么情况下可以用独热编码？以及和其他几种编码方式的区别。 首先了解机器学习中的特征类别：连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征，必须对每一特征分别进行归一化，比如，特征A的取值范围是[-1000,1000]，特征
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摘要：box-cox 由于线性回归是基于正态分布的前提假设，所以对其进行统计分析时，需经过数据的转换，使得数据符合正态分布。 Box 和 Cox在1964年提出的Box-Cox变换可使线性回归模型满足线性性、独立性、方差齐性以及正态性的同时，又不丢失信息。 Box-Cox变换是统计建模中常用的一种数据变换
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摘要：一. QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分
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摘要：配置opencv静态链接库需要用到：staticlib 在配置链接器-》附加库目录时应该为staticlib的路径。同理若是利用动态链接库则只需要lib的路径： 动态链接库则使用lib，然而在使用staticlib的时候报了一些错误： 无法解析的外部符号 "public: __thiscall cv
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摘要：1. 密度聚类概念 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，DBSCAN既可以适用于
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摘要：一.PAM聚类算法： 选用簇中位置最中心的对象，试图对n个对象给出k个划分；代表对象也被称为是中心点，其他对象则被称为非代表对象；最初随机选择k个对象作为中心点，该算法反复地用非代表对象来代替代表对象，试图找出更好的中心点，以改进聚类的质量；在每次迭代中，所有可能的对象对被分析，每个对中的一个对象是
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摘要：Robhess OpenSIFT 源码下载：传送门 为了进一步学习SIFT，选择论文就着代码看，在VS2013、OpenCV2.4.13下新建项目，跑一跑经典之作。由于将代码和Opencv配置好后还会有些错误提示，所以下面是代码的一些改动之处。（试了下其实还是ubuntu下更方便，因为有许多参数或者
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