摘要: Python的输入语句类型 1 python2的输入语句 在python2中有两种常见的输入语句,input()和raw_input()。 (1)input()函数 可以接收不同类型的参数,而且返回的是输入的类型。如,当你输入int类型数值,那么返回就是int型;其中字符型需要用单引号或双引号,否则 阅读全文
posted @ 2018-09-09 12:05 追寻的鹿 阅读(13916) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 txt 文件的读取 open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None) 参数 file 是文件名称,如‘file.txt’ ;mode 是对 阅读全文
posted @ 2018-03-03 22:10 追寻的鹿 阅读(3181) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 恢复内容开始 注: 本博文系原创,转载请标明原处。 题外话:春节过后,回到学校无所事事,感觉整个人都生锈一般,没什么动力,姑且称为“春节后遗症”。在科赛官网得到关于NBA的详细数据,而且又想对于自己学习数据挖掘半年以来做一次系统性梳理,就打算做一份关于杜兰特的技术特点的数据分析报告(本人是杜迷),可 阅读全文
posted @ 2018-03-01 17:03 追寻的鹿 阅读(2574) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 注:本篇博文是根据其他优秀博文编写的,我只是对其改变了知识的排序,另外代码是《机器学习实战》中的。转载请标明出处及参考资料。 1 Adaboost 算法实现过程 1.1 什么是 Adaboost 算法 Adaboost是英文"Adaptive Boosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于: 阅读全文
posted @ 2017-11-28 20:24 追寻的鹿 阅读(1544) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的;若对原作者有损请告知,我会及时处理。转载请标明来源。 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α;第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解;第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的 阅读全文
posted @ 2017-11-24 21:04 追寻的鹿 阅读(17025) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的;若对原作者有损请告知,我会及时处理。转载请标明来源。 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α;第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解;第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的 阅读全文
posted @ 2017-11-18 22:08 追寻的鹿 阅读(7702) 评论(1) 推荐(2) 编辑
摘要: 注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的;若对原作者有损请告知,我会及时处理。转载请标明来源。 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α;第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解;第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的 阅读全文
posted @ 2017-11-18 22:03 追寻的鹿 阅读(5733) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 注:关于支持向量机系列文章是借鉴大神的神作,加以自己的理解写成的;若对原作者有损请告知,我会及时处理。转载请标明来源。 序: 我在支持向量机系列中主要讲支持向量机的公式推导,第一部分讲到推出拉格朗日对偶函数的对偶因子α;第二部分是SMO算法对于对偶因子的求解;第三部分是核函数的原理与应用,讲核函数的 阅读全文
posted @ 2017-11-18 22:02 追寻的鹿 阅读(12263) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 声明:本篇博文是学习《机器学习实战》一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源。 1 Logistic 回归算法的原理 1.1 需要的数学基础 我在看机器学习实战时对其中的代码非常费解,说好的利用偏导数求最值怎么代码中没有体现啊,就一个简单的式子:θ= θ - α Σ [( hθ(x(i))-y(i) 阅读全文
posted @ 2017-11-11 17:27 追寻的鹿 阅读(5409) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 声明:本篇博文是学习《机器学习实战》一书的方式路程,系原创,若转载请标明来源。 1 贝叶斯定理的引入 概率论中的经典条件概率公式: 公式的理解为,P(X ,Y)= P(Y,X)<=> P(X | Y)P(Y)= P(Y | X)P (X),即 X 和 Y 同时发生的概率与 Y 和 X 同时发生的概率 阅读全文
posted @ 2017-11-04 15:20 追寻的鹿 阅读(6688) 评论(1) 推荐(1) 编辑