2017年6月1日

latex 插图排版

摘要: LaTeX的图片插入及排版 LaTeX中一般只直接支持插入eps(Encapsulated PostScript)格式的图形文件, 因此在图片插入latex文档之前应先设法得到图片的eps格式的文件. UNIX下的各种应用软件都可以把其结果输出为ps格式, 大部分软件也可以输出eps格式. 若软件只 阅读全文

posted @ 2017-06-01 22:19 多一点 阅读(1917) 评论(0) 推荐(0) 编辑

matplotlib 出图示例

摘要: 如果你想要在Linxu中获得一个高效、自动化、高质量的科学画图的解决方案,应该考虑尝试下matplotlib库。Matplotlib是基于python的开源科学测绘包,基于python软件基金会许可证发布。大量的文档和例子、集成了Python和Numpy科学计算包、以及自动化能力,是作为Linux环 阅读全文

posted @ 2017-06-01 22:16 多一点 阅读(1681) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2017年5月25日

latex 生成pdf

摘要: 我个人还是比较推崇传统的方法:先生成dvi,在生成pdf。 直接在winEdt中点击最下方的Windows Command Prompt, 否则从cmd进入命令行的话,还要进入tex文件夹,好麻烦。 1、tex——dvi 命令:latex XX.tex 其中,XX为编辑文件名 2、dvi——pdf 阅读全文

posted @ 2017-05-25 17:45 多一点 阅读(8725) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月27日

scikit_learn 中文说明入门

摘要: 原文:http://www.cnblogs.com/taceywong/p/4568806.html 原文地址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/basic/tutorial.html翻译:Tacey Wong 概要:该章节,我们将介绍贯穿scikit- 阅读全文

posted @ 2017-04-27 16:14 多一点 阅读(2561) 评论(0) 推荐(1) 编辑

2017年4月25日

朴素贝叶斯(naive bayes)

摘要: #coding=utf-8 #Naive Bayes #Calculate the Prob. of class:clsdef P(data,cls_val,cls_name="class"): cnt = 0.0 for e in data: if e[cls_name] == cls_val: 阅读全文

posted @ 2017-04-25 22:35 多一点 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑

C4.5算法(摘抄)

摘要: 1. C4.5算法简介 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行 阅读全文

posted @ 2017-04-25 14:57 多一点 阅读(2908) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ID3算法(2)

摘要: 今天,我来讲解的是决策树。对于决策树来说,主要有两种算法:ID3算法和C4.5算法。C4.5算法是 对ID3算法的改进。今天主要先讲ID3算法,之后会讲C4.5算法和随机森林等。 Contents 1. 决策树的基本认识 2. ID3算法介绍 3. 信息熵与信息增益 4. ID3算法的C++实现 1 阅读全文

posted @ 2017-04-25 14:14 多一点 阅读(353) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ID3算法(1)

摘要: 1 简述1.1 id3是一种基于决策树的分类算法,由J.Ross Quinlan在1986年开发。id3根据信息增益,运用自顶向下的贪心策略建立决策树。信息增益用于度量某个属性对样本集合分类的好坏程度。由于采用了信息增益,id3算法建立的决策树规模比较小,查询速度快。id3算法的改进是C4.5算法, 阅读全文

posted @ 2017-04-25 14:05 多一点 阅读(2386) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月21日

Python数据分析之pandas学习

摘要: Python中的pandas模块进行数据分析 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容:1、数据结构简介:DataFrame和Series2、数据索引index3、利用pandas查询数据4、利用pandas的DataFrames进行统计分析5、利用pandas实现SQL操作6、利用pandas 阅读全文

posted @ 2017-04-21 16:44 多一点 阅读(3787) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年4月14日

k-临近算法学习

摘要: 本章主要内容: 言归正传,首先介绍一些关于K临近算法(KNN): 存在已知的数据集,并且已知的数据集中的每个数都有标签,也就是说我们知道已知数据集的每个元素的分类情况,在输入新的没有标签的数据之后,将新的数据的每个特征与样本集中的数据特征进行比较,然后算法提取样本集中特种最相近的数据的分类标签。 2 阅读全文

posted @ 2017-04-14 13:38 多一点 阅读(626) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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