摘要: 决策树 决策树是机器学习里面一个比较简单的模型。决策树学起来比较简单,思路也很明确,但是,如果深入了解,还是有很多可以讲的地方的。Random Forest,GBDT,XGBOOST等等,都是决策树的扩展。 什么是决策树 顾名思义,决策树是基于树结构来进行决策的,这与人们面临真实的决策问题时的处理过 阅读全文
posted @ 2018-10-25 00:43 Magle 阅读(390) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 逻辑回归是统计学习方法中的经典分类方法,也是在深度学习兴起之前,工业界最为常用的分类算法之一。 什么是逻辑回归 逻辑回归在某些书中也被称为对数几率回归(比如西瓜书),是一种广义的线性模型:利用一个单调可微的函数将分类任务的真实标记 $ y $ 与线性回归模型的预测值联系起来。 考虑一个二分类问题,输 阅读全文
posted @ 2018-10-09 10:27 Magle 阅读(2062) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 原文地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_7e5f32ff0102vlgj.html 入门书单 1.《数学之美》PDF6 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。 2.《Programming Collective Inte 阅读全文
posted @ 2018-09-30 21:34 Magle 阅读(10757) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 卷积函数 TensorFlow学习备忘录 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None) Args input : A 4 D Tensor。 需要计算 阅读全文
posted @ 2018-03-14 14:38 Magle 阅读(4707) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 最近在看聚类方面的论文,接触到了MCL聚类,在网上找了许久,没什么中文的资料,可能写的最具体的便是GatsbyNewton写的 "马尔可夫聚类算法(MCL)" 这篇博客了。但是,其中仍有一些不详细的地方。而MCL这一方法是在作者在其博士论文中提出的,篇幅太长,难以细读,也不适合作为用来学习MCL这一 阅读全文
posted @ 2017-10-15 18:35 Magle 阅读(18895) 评论(2) 推荐(10) 编辑
摘要: 朴素贝叶斯算法是以后验概率最大为理论基础而得出的分类模型。要了解朴素贝叶斯,就需要先了解贝叶斯公式。 贝叶斯公式 首先,先看下面这个例子: 假设一所学校里面有40%的男生,60%的女生。 你在这所学校的大道上走,迎面走来一个人,由于比较远,看不清楚特征。现在需要你判断Ta的性别,请问你的答案是什么? 阅读全文
posted @ 2017-10-15 12:12 Magle 阅读(857) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导入相关模块 中文显示设置 在之前,绘图时均使用的是英文,并没有使用过中文,那是因为直接使用中文会遇到乱码的问题,就比如: 当然,并不是因为matplotlib不支持中文。作为Python中的热门模块,matplotlib是支持Unicode编码的,但是在默认情况下,它使用的是自带的字体,这些字体并 阅读全文
posted @ 2017-10-15 12:06 Magle 阅读(683) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导入相关模块 图表设置 添加X、Y轴标签以及图标标题 添加图例 简单的图例仅需要在画图函数中添加一个label标签就行,在绘制完后调用plt.legend()函数即可,如果需要使用更复杂的图例显示,可以查看官网文档,这里不做细说。 坐标设置 设置坐标轴显示范围 坐标轴显示范围设置可以使用plt.xl 阅读全文
posted @ 2017-08-18 15:54 Magle 阅读(4691) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 导入相关模块 基本图表 散点图:scatter <! more scatter的函数签名如下 x,y:形如shape(n,)的数组 s:点的大小,默认20 c:点的取色序列,默认蓝色 marker:点的形状,默认是圆(具体的点的形状可以在matplotlib的官网中搜索markers查看。) alp 阅读全文
posted @ 2017-08-18 14:00 Magle 阅读(7027) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 量化交易,也称算法交易,是严格按照计算机算法给出的买卖决策进行的证券交易。 开学已经2个半月了,一直对方向有些迷茫,也就荒废了那么久。早些天,听着师兄的一席话,总觉得应该好好的了解一下“量化”这一个用着千斤重量的词,或许,从今天起,我也会走上这一条不归路。闲话少说,开始读书。 师兄推荐的是一本名叫《 阅读全文
posted @ 2016-11-16 14:44 Magle 阅读(836) 评论(1) 推荐(0) 编辑