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摘要: 非常好的一个导入例子 如图在每一个格子中我们都有四种移动策略(action:U,D,L,R),但理想总是美好的,现实总是骨干的。有些时候,我们想着的方向并不一定是我们移动的方向,所以我们引入概率。正确移动的概率为0.8,错误移动的概率各为0.1(不允许倒退) MArkov决策过程(MDP): 特性— 阅读全文
posted @ 2016-06-04 20:23 python挖掘 阅读(320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 统计学基本概念之均值、方差、协方差等,参看http://pinkyjie.com/2010/08/31/covariance/ 散布矩阵前乘以系数1/n就可以得到协方差矩阵,可以利用散度矩阵做PCA 阅读全文
posted @ 2016-06-04 17:45 python挖掘 阅读(1187) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 特征选择是指从全部特征中选取一个特征子集, 剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )特征,可以减少特征个数,提高模型精确度,从而减少运行时间。此外,较少的特征使研究人员易于理解数据产生的过程。 特征选择全过程: 进行特征选择前需要先给出一个评价函数(即评价一个特征子集好坏程度 阅读全文
posted @ 2016-06-04 15:44 python挖掘 阅读(487) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Apache CouchDB是一个开源数据库,专注于易用性和成为"完全拥抱web的数据库"。它是一个使用JSON作为存储格式,JavaScript作为查询语言,MapReduce和HTTP作为API的NoSQL数据库。其中一个显著的功能就是多主复制。CouchDB的第一个版本发布在2005年,在20 阅读全文
posted @ 2016-06-03 10:41 python挖掘 阅读(335) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: echarts是百度研发的一款开源的JS图表库,提供商业产品常用图表,底层基于ZRender(一个全新的轻量级canvas类库),创建了坐标系,图例,提示,工具箱等基础组件,并在此上构建出折线图、柱状图、散点图、K线图、饼图、雷达图、地图、和弦图、力导向布局图、仪表盘以及漏斗图,同时支持任意维度的堆 阅读全文
posted @ 2016-06-03 10:07 python挖掘 阅读(1835) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 如上图,我们直到右边两个人的身高体重以及穿衣尺码,想要知道左边人的穿衣尺码,若单纯将身高体重数值相加,得到与预期相悖的结论。这是由于身高范围在[115,175],而体重范围在[5,7],两者范围相差较大,应该先归一化。 缩放公式: sklearn中相关实现: 阅读全文
posted @ 2016-06-01 14:44 python挖掘 阅读(492) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.naftaliharris.com/blog/visualizing-k-means-clustering/ 一片不错的博文:http://coolshell.cn/articles/7779.html K-means算法如下: K-Means主要有两个最重大的缺陷: k是事先 阅读全文
posted @ 2016-06-01 13:30 python挖掘 阅读(238) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 理解机器学习基本算法的设计思想和求解手段,如SVM, LR, RF, Boosting等 SVM支持向量机 寻找最大分割平面 为过拟合,应该增加惩罚项 LR逻辑回归:一种线性分类器 RF随机森林 Boosting 朴素贝叶斯: 决策树: 阅读全文
posted @ 2016-06-01 09:39 python挖掘 阅读(170) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Write a function that takes a string as input and reverse only the vowels of a string. Example 1: Given s = "hello", return "holle". Example 2: Given 阅读全文
posted @ 2016-04-24 20:25 python挖掘 阅读(311) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Given an array of integers, find if the array contains any duplicates. Your function should return true if any value appears at least twice in the arr 阅读全文
posted @ 2016-04-21 21:51 python挖掘 阅读(157) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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