摘要：
一、集成学习概述 1. 集成学习算法定义 集成学习（Ensemble learning）就是将若干个弱分类器通过一定的策略组合之后产生一个强分类器。 弱分类器（weak Classifier）指的就是哪些分类准确率只比随机猜测略好一点的分类器，而强分类器（Strong Classifier）的分类准 阅读全文
2023年6月6日 #
2023年6月5日 #
摘要：
一、什么是SVM 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是用于分类的一种算法，也属于有监督学习的范畴。 当一个分类问题，数据是线性可分（linearly separable）的，也就是用一根棍就可以将两种小球分开的时候，我们只要将棍的位置放在让小球距离棍的距离最大化的位置 阅读全文
摘要：
一、逻辑回归概述 分类计数是机器学习和数据挖掘应用中的重要组成部分。在数据科学中，大约70%的问题属于分类问题。解决分类问题也有很多种，比如：k-近邻算法，使用距离计算来实现分类；决策树，通过构建直观易懂的树来实现分类；朴素贝叶斯，使用概率论构建分类器。这里要讲的是Logistic回归，它是一种很常 阅读全文
摘要：
一、 朴素贝叶斯概念 贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。七分类原理就是利用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之所以称之为“朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设：所有的特征之间是 阅读全文
2023年6月3日 #
摘要：
一、什么是决策树 决策树（Decision Tree）是有监督学习中的一种算法，并且是一种节本的分类与回归的方法。即决策树有两种：分类树和回归树。 那什么事决策树了？ 简单点说就是二元判定，从头到尾逐次判定其归属类型。 从上述案例，我们很容易理解：决策树算法的本质就是二元判定的属性结构，我们可以通过 阅读全文
2023年6月2日 #
摘要：
一、概述 k-近邻算法（k-Nearest Neighbour algorithm），又称为KNN算法，是数据挖掘技术中原理最简单的算法。KNN的工作原理：给定一个已知标签类别的训练数据集，输入没有标签的新数据后，在训练数据集中找到与新数据最邻近的k个实例，如果这k个实例的多数属于某个类别，那么新数 阅读全文
摘要：
机器学习初识 人工智能（Artficial Inteliigence, AI）: 是指由人工制造出来的系统所变现出来的智能。类似于电影中的终结者、阿尔法狗这类的具有一定和人类智慧同样本质的一类智能的物体； 机器学习（Machine Learning， ML）：是人工智能的一个分支，是实现人工智能的一 阅读全文
2023年6月1日 #
摘要：
1. 合并1——文件格式完全相同之全部合并 #导入工具包 import pandas as pd import os # 新建空列表，用来存储所有的列表数据 df_list = [] # 循环读取Excel/csv/txt等文件 for i in os.listdir('./'): # 遍历当前代码 阅读全文
2023年5月31日 #
摘要：
docker跟virtualbox一样：是一个虚拟软件，可以创建多个程序的运行环境。 docker与virtualbox的差别：docker不会虚拟出自己的内核，而是直接使用宿主机的内核。 为什么要用docker？ 集群：分布式相关的环境使用和部署 mysql长沙 mysql北京 mysql上海 数 阅读全文
2023年5月30日 #
摘要：
新建账户邮箱发送功能配置 1. 先创建新建账户功能 ① shcool app serializer.py文件中创建新用户创建展示校验功能 User为系统自带，需要进行导入。 ② school app views.py文件中创建student以及teacher等账户创建功能 import random 阅读全文