摘要：
主成分分析和奇异值分解进行降维有何共同点？ 矩阵的奇异值分解 当矩阵不是方阵，无法为其定义特征值与特征向量，可以用一个相似的概念来代替：奇异值。 通常用一种叫奇异值分解的算法来求取任意矩阵的奇异值： 抽象的概念要用具体的方式理解，来看几张图： 上图中的红色区域是一个以原点为中心的单位圆。圆当中的任意 阅读全文
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论文地址：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 这篇论文使用全卷积神经网络来做语义上的图像分割，开创了这一领域的先河。看了一天这个论文，结合网上别的其他资料，对这篇论文比较好的解读有： 1 https://l 阅读全文
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其实很简单，我这里也只是记录一下而已。 第一大坑：anaconda必须安装4.2以前的版本，不能安装4.3以后的 版本；满满的血泪史 因为我们需要安装自带的python必须是3.5，才可以调用TensorFlow 但是anaconda4.3自带是python3.6 ，无法调用TensorFlow 第 阅读全文
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原题：在西瓜数据集上实现K近邻分类器。 结果如下： 可以看到不同权重的分布对西瓜数据更加容易分类。 然后我们看决策树的分裂结果如下： 一个很明显的区别就是决策树的分裂边界是垂直于坐标轴的，二聚类的边界是任意形状和规则。 阅读全文
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原题采用Kmeans方法对西瓜数据集进行聚类。我花了一些时间居然没找到西瓜数据集4.0在哪里，于是直接采用sklearn给的例子来分析一遍，更能说明Kmeans的效果。 运行文本结果： 图片结果： 阅读全文
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用Bagging,以决策树为树桩，在西瓜数据集上实现。 基学习器个数依次为3,5,11时的效果图如下： 阅读全文
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原题，以不剪枝的决策树作为基学习器，对西瓜数据集实现Adaboost分类。 运行结果如下： 分类结果训练结果相当好。当然也测试了最大深度为1的决策树作为基学习器，结果如下： 阅读全文
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运用贝叶斯方法对西瓜数据集进行分类，同理代码如下： 结果如下：Number of mislabeled points out of a total 17 points : 2 [1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0][1 1 1 1 1 1 0 1 0 0 0 0 0 阅读全文
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原题是分别采用线性核和高斯核对西瓜数据集进行SVM的训练，周老师推荐的是LIMSVM，这里我使用的仍然是sklearn。 结果如下： 线性核的支持向量也是线性的，高斯核的支持向量是曲线。 阅读全文
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原题，对西瓜数据集用决策树来进行划分，此处我只选取了西瓜的密度和含糖率这两个连续属性来进行划分， 结果如下： 阅读全文