摘要：
1、preprocessing 阅读全文
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一、matplotlib subplots() matplotlib.pyplot.subplots(nrows=1, ncols=1, sharex=False, sharey=False, squeeze=True, subplot_kw=None, gridspec_kw=None, **fi 阅读全文
摘要：
1、nonzero 对于一维数据来说，将返回符合条件的 下标 对于二维数据来说，将返回两维 元组， 第一维是符合条件的 x的索引，第二维是符合条件的y的索引 2、var, std, cov var 是求方差， std 是标准差， cov是协方差, 分母位n-1 阅读全文
摘要：
函数间隔： yi(wx + b) 几何间隔：将函数间隔除以 || w || KKT约束条件：https://zhuanlan.zhihu.com/p/26514613 KKT条件给出了判断是否为最优解的必要条件，即： 拉格朗日对偶 https://blog.csdn.net/u011327333/a 阅读全文
摘要：
ascii和unicode是字符集，utf-8是编码集 字符集：为每一个「字符」分配一个唯一的 ID（学名为码位 / 码点 / Code Point） 编码规则：将「码位」转换为字节序列的规则（编码/解码 可以理解为 加密/解密 的过程） ascii每个字符占用一个字节（8位），其中第一位恒为0，因 阅读全文
摘要：
描述 在图像处理的技术中，经常会用到算子与图像进行卷积运算，从而达到平滑图像或是查找边界的效果。 假设原图为H × W的矩阵A，算子矩阵为D × D的矩阵Op，则处理后的矩阵B大小为(H-D+1) × (W-D+1)。其中： B[i][j] = ∑(A[i-1+dx][j-1+dy]*Op[dx][ 阅读全文
摘要：
一、马尔可夫 简单的来说，马尔可夫过程就是说当前的状态仅和上一个状态有关，它是一种2-gram模型 二、HMM(Hiden Markov model) 隐含马尔可夫模型 描述： HMM是一个时间序列问题。 HMM主要有两个矩阵和两个序列，首先有 n 个状态 Si , 每个状态可以产生 m 个观测值 阅读全文
摘要：
决策树解决的是分类问题 特征选择：选择一个合适的特征作为判断节点，可以快速的分类，减少决策树的深度。决策树的目标就是把数据集按对应的类标签进行分类。最理想的情况是，通过特征的选择能把不同类别的数据集贴上对应类标签。特征选择的目标使得分类后的数据集比较纯。如何衡量一个数据集纯度，这里就需要引入数据纯度 阅读全文