Rhys_Wang

摘要： import random number = int(random.uniform(1,10)) attempt = 0 while (attempt < 3): m = int(input('Please try to guess the number!')) if m == number: print('bingo!') break e... 阅读全文

摘要： __init__，构造函数 使用缩进来控制代码块，判断不加括号，加问号 语法练习： 问题： 单下划线_aa，与双下划线__aa的区别？ 阅读全文

摘要： 在从事电商做频道运营时，每到关键时间节点，大促前，季度末等等，我们要做的一件事情就是品牌池打分，更新所有店铺的等级。例如，所以的商户分入SKA,KA,普通店铺,新店铺这4个级别，对于不同级别的商户，会给予不同程度的流量扶持或广告策略。通常来讲，在一定时间段内，评估的维度可以有：UV，收订金额，好评率 阅读全文

摘要： 在基于高斯分布的异常检测算法一文中，详细给出了异常检测算法的原理及其公式，本文为该算法的Octave仿真。实例为，根据训练样例（一组网络服务器）的吞吐量(Throughput)和延迟时间(Latency)数据，标记出异常的服务器。 可视化的数据集如下： 我们根据数据集X，计算其二维高斯分布的数学期望 阅读全文

摘要： 记得在做电商运营初期，每每为我们频道的促销活动锁取得的“超高”销售额感动，但后来随着工作的深入，我越来越觉得这里面水很深。商家运营、品类运营不断的通过刷单来获取其所需，或是商品搜索排名，或是某种kpi指标，但这些所谓的“脏数据”，却妨碍了平台运营者对于真实数据的分析和促销效果的评估。今天我们讨论一种 阅读全文

摘要： 当我们的机器学习算法表现不佳，也就是说处于欠拟合或过拟合时，通常我们有以下三种武器来提升算法表现 1、增加/减少复杂度 2、扩大/缩小Regularization Paremeter的值 3、更多的训练样例 如何评估我们的算法，以及正确使用这三种工具，向哪个方向调节参数，是本文的重点内容。 分割训练 阅读全文

摘要： 在设计Machine Learning系统时，我们很难从系统运行之前就得知系统的“复杂程度”。在线性回归中，我们可以将此问题等同为：使用几维参数，是否需要涉及更复杂的多项式，以及本文的一个新概念—Regularization Parameter。本文，将讨论Underfit，Overfit基本理论， 阅读全文

摘要： 与Logistuc Regression相比，SVM是一种优化的分类算法，其动机是寻找一个最佳的决策边界，使得从决策边界与各组数据之间存在margin，并且需要使各侧的margin最大化。比较容易理解的是，从决策边界到各个training example的距离越大，在分类操作的差错率就会越小。因此， 阅读全文

摘要： 在下图所示的Neural Network中，我们将拥有三个节点的layer1及layer4分别称为输入和输出层，而中间的两层layer2,layer3称为隐藏层(hidden layer)。输入数据X，从左侧进入神经网络，经过层层传播最终从右侧输出的过程，称为Feedforward。而根据train 阅读全文

摘要： 所需解决的问题是，训练一个Logistic Regression系统，使之能够识别手写体数字1-10，每张图片为20px*20px的灰度图。训练样例的输入X是5000行400列的一个矩阵，每一行存储一张图片(20^2=400)，共5000个训练样例，而y则为手写体所表示的数字1-10。 利用Logi 阅读全文