摘要： 图像灰度直方图 图像是由像素点构成的，每个像素点的值代表着该点的颜色（灰度图或者彩色图）。 直方图就是对图像中的这些像素点的值进行统计，得到一个统一的整体的灰度概念。 优点：可以清晰了解图像的整体灰度分布，对于后面依据直方图处理图像来说至关重要。 一般情况下直方图都是灰度图像，直方图x轴是灰度值（一 阅读全文

摘要： 开源工具 TensorFlow：谷歌，C++、Python，Linux、Windows、Mac OS X、Andriod、iOS Caffe：加州大学，C++、Python、Matlab，Linux、Windows、Mac OS X PaddlePaddle：百度 TensorFlow安装（Pyth 阅读全文

摘要： 1.is 和==的区别？ 2.python中内置的数据结构有几种？ 3.Python中变量的作用域？（变量查找顺序) 4.python新式类和经典类的区别 5.super函数的具体用法和场景 6.一行代码实现1-100之和 7.用一行python代码写出实现四个数之和 8.一行代码生成指定列表 9. 阅读全文

摘要： 一、前序工作流程 1. 数据处理 数据清洗 不可信的样本丢掉 缺省值极多的字段考虑不用 数据采样 下/上采样 保证样本均衡 2. 特征工程 特征处理： 数值型  类别型 Ž 时间类  文本型  统计型 ‘ 组合特征 特征选择： 过滤型 sklearn.feature_selection.Sel 阅读全文

摘要： 一、前言 1.机器学习与特征工程的关联 2.实际工业界的特征工程那些事儿 特征工程 特征 => 数据中抽取出来的对结果预测有用的信息 特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得 特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程。 意义 更好的特征意味着更强的灵活度 更好的特征意味着只需用简单模型 更好 阅读全文

摘要： 1. 归类： 聚类(clustering)：属于非监督学习(unsupervised learning) 无类别标记(class label) 2. 举例： 3. Kmeans算法 3.1 clustering中的经典算法，数据挖掘十大经典算法之一 3.2 算法接受参数k；将事先输入的n个数据对象划 阅读全文

摘要： 1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关：>0, 负相关：<0, 无相关：=0 1.3 要理解Pearson相关系数，首先要理解协方差（Covariance），协方差是一个反映两 阅读全文

摘要： 1. 概率 1.1 定义：概率(Probability):对一件事情发生的可能性的衡量。 1.2 范围：0 <= P <= 1 1.3 计算方法： 1.3.1 根据个人置信 1.3.2 根据历史数据 1.3.3 根据模拟数据 1.4 条件概率： 2. Logistic Regression(逻辑回归 阅读全文

摘要： 1. 与简单线性回归的区别 多个自变量(x) 2. 多元回归模型 其中，是参数，是误差值，截面 3. 多元回归方程 4. 估计多元回归方程 一个样本被用来计算的点估计 5. 估计流程(与简单线性回归类似) 6. 估计方法 使用sum of squares最小 运算与简单线性回归类似，涉及到线性代数和 阅读全文

摘要： 一、简单线性回归模型举例 汽车卖家做电视广告数量与卖出去的汽车数量： 1.1 列出适合简单线性回归模型的最佳回归线？ 使sum of squares最小 1.2 计算 1.3 预测 假设有一周的广告数为6.预测的汽车销售量为多少？ 代码： 结果： 阅读全文