摘要：
树结构，尤其是二叉树结构是算法中常遇见的，这里根据学习过程做一个总结。 二叉树所涉及到的知识点有：满二叉树与完全二叉树、节点数目的关系、节点数与二叉树高度的关系、层次遍历、深度优先遍历、广度优先遍历等等。 这里对二叉树的基本结构实现c++版本以及python版本的代码，并且实现二叉树的前中后序遍历过 阅读全文
摘要：
KNN分类算法，是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。 该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的对象。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样 阅读全文
摘要：
1、默认Python安装情况 一般情况，Linux会预装Python的，版本较低，比如Ubuntu15的系统一般预装的是Python2.7.10。 使用命令：which python可以查看当前的python的安装路径： 打开对应路径就可以看到： 如果没有明确必须要使用Python3的版本，可以直接 阅读全文
摘要：
NumPy库的核心是矩阵及其运算。 使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式，使用matrix()函数转变成矩阵形式。 基于习惯，在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵。 然后即可使用相关的矩阵运算了 然后是涉及到的ufunc(univers 阅读全文
摘要：
在学习knn分类算法的过程中用到了tile函数，有诸多的不理解，记录下来此函数的用法。 函数原型：numpy.tile(A,reps) #简单理解是此函数将A进行重复输出 其中A和reps都是array_like的参数，A可以是：array,list,tuple,dict,matrix以及基本数据类 阅读全文
摘要：
作为机器学习基础学习的开篇，记录一下自己对于机器学习基础的认识和实践选择。 参考书目： 机器学习实战 这里也给出电子版本的中英文pdf文件和code：here(azkx) 我不会告诉你Ctrl+A会有其它发现~ 1、基础 对于机器学习的相关方法，最直观的认识是可以将其分为有监督和无监督两大类，可以使 阅读全文