摘要：
KNN 算法介绍： 缺点： 对一个算法的掌握无非知其然，也知其所以然 使用scikit中的KNN： 自己实现KNN 分类器: 调用： 超参数和模型参数： 如何寻找好的超参数 明可夫斯基距离 当p的值为1时，则是曼哈顿距离，当p为2时则是欧拉距离 数据归一化： 测试数据归一化 使用StandardSc 阅读全文
摘要：
线性回归算法介绍 线性回归算法介绍 线性回归算法介绍 线性回归算法介绍 解决回归问题 思想简单，实现容易 许多强大的非线性模型的基础 结果具有很好的解释性 蕴含机器学习中很多重要的思想 解决回归问题 思想简单，实现容易 许多强大的非线性模型的基础 结果具有很好的解释性 蕴含机器学习中很多重要的思想 阅读全文
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理解算法确实是欲速则不达，唯有一步一步慢慢看懂，然后突然觉得写的真的太好了，那才是真的有所理解了。 Adaboost的两点关键点： 1. 如何根据弱模型的表现更新训练集的权重； 2. 如何根据弱模型的表现决定弱模型的话语权 算法步骤： 从训练数据中训练出一系列的弱分类器，然后把这些弱分类器集成为一个 阅读全文
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机器学习可分为四大类 机器学习中的回归和分类问题 1.回归问题的应用场景 回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神 阅读全文
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56ZS5PQ1RF-eyJsaWNlbnNlSWQiOiI1NlpTNVBRMVJGIiwibGljZW5zZWVOYW1lIjoi5q2j54mI5o6I5p2DIC4iLCJhc3NpZ25lZU5hbWUiOiIiLCJhc3NpZ25lZUVtYWlsIjoiIiwibGljZW5zZVJ 阅读全文
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centos 安装tesseract 接口就是pytesseract.image_to_string(),前提就是需要安装tesseract-OCR，并加入环境变量。 这里再记录一下识别中文的流程： 1. 下载二进制windows安装包 https://github.com/tesseract-oc 阅读全文
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其实之前关于卷积整个过程一直是模棱两可，今天完全看着代码，根据自己的逻辑走了一遍，感觉有了更深一层次的理解，也在案例的基础上实现的自己的扩展。总的来说我想模型的正确性与否由三大主要影响因素构成，第一是样本，第二是模型细节，这里指的是卷积过程，节点数如何选择等等，这一块着实是一个难点，百度很久貌似也是 阅读全文
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之前简单的看完视频教程，自己没有好好总结，没有去细究为什么要这样选择，只是模棱两可的灌输进去。今天小组成员大家一起讨论了一番，提出了很多细节上的问题，总结一番，发现很有收获，果然啊，一个人的思维还是太窄了。 首先先说一下案例：输入[i for i in range(15)],预测price，数据就是 阅读全文
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一、流程 $ git init # 创建一个新的仓库 sublime 编写文本，不要使用win自带文本编辑器 $ git add file1 # 将文件添加到暂存区 $ git add file2 $ git commit -m "what is the change" # 把文件提交到当前分支 二 阅读全文
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基于函数实现 基于类实现 传入类的入口函数，即可实现多线程 总结一波，实际实现多进程的进程是类的实例化对象的run函数（baidu.run），因此在初始化类时是串行的，而很多模块并不能在同一进程中实例化多个对象。 例如: 线程池、进程池： 阅读全文