2019年12月12日
K近邻的决策边界以及K的影响
摘要： K近邻的决策边界以及K的影响 阅读全文
posted @ 2019-12-12 17:38 匹诺曹云 阅读(1041) 评论(0) 推荐(0) 编辑
KNN交叉验证，找出合适的K值
摘要： python实现KNN交叉验证，找出合适的K值。分为手写版本和直接调用库函数版 阅读全文
posted @ 2019-12-12 17:22 匹诺曹云 阅读(9566) 评论(0) 推荐(0) 编辑
KNN(K邻近值算法)手动版与库函数调用版
摘要： KNN(K邻近值算法) 手动简约版与库函数调用版 阅读全文
posted @ 2019-12-12 17:12 匹诺曹云 阅读(1136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
linear_model.LinearRegression()线性回归之身高预测体重
摘要： # 创建数据集，把数据写入到numpy数组 import numpy as np #引用numpy库，主要用来做科学 import matplotlib.pyplot as plt #引用matplotlib库，主要用来画图 data=np.array([[152,51],[156,53],[160 阅读全文
posted @ 2019-12-12 16:53 匹诺曹云 阅读(5422) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年11月14日
使用K均值算法进行聚类分析实战数据集（注释全）
摘要： 介绍 kmeans算法又名k均值算法。 算法思想：先从样本集中随机选取 ��k 个样本作为簇中心，并计算所有样本与这 ��k 个“簇中心”的距离，对于每一个样本，将其划分到与其距离最近的“簇中心”所在的簇中，对于新的簇计算各个簇的新的“簇中心”。实现kmeans算法的三点： （1）簇个数 ��k 的 阅读全文
posted @ 2019-11-14 23:01 匹诺曹云 阅读(4500) 评论(0) 推荐(0) 编辑
动态规划四步解题法模板
摘要： 导言 动态规划问题一直是算法面试当中的重点和难点，并且动态规划这种通过空间换取时间的算法思想在实际的工作中也会被频繁用到，这篇文章的目的主要是解释清楚 什么是动态规划，还有就是面对一道动态规划问题，一般的 思考步骤 以及其中的注意事项等等，最后通过几道题目将理论和实践结合。 什么是动态规划 如果你还 阅读全文
posted @ 2019-11-14 00:40 匹诺曹云 阅读(3021) 评论(0) 推荐(1) 编辑
2019年11月12日
MySQL 用 limit 为什么会影响性能？
摘要： 一.前言 首先说明一下MySQL的版本： mysql> select version(); + + | version() | + + | 5.7.17 | + + 1 row in set (0.00 sec) 表结构： mysql> desc test; + + + + + + + | Fiel 阅读全文
posted @ 2019-11-12 12:50 匹诺曹云 阅读(3951) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2019年10月14日
排序算法实现与分析（冒泡排序，选择排序，插入排序，自底向上归并排序），Echarts可视化结果
摘要： 要求：随机生成排序所用100000个实数，生成的数以数组的形式存储 记录各排序方法所需排序时间 重复进行3次运算后取出平均耗时做比较 以柱状图的形式展示结果，分析结果 主程序： 运行结果（每次运行都不同）： 可视化图表程序（Echarts图表库）： 图表： 优缺点比较： 1.胃泡排序 (1)基本原理 阅读全文
posted @ 2019-10-14 20:00 匹诺曹云 阅读(874) 评论(0) 推荐(0) 编辑
嫁不嫁问题让你通俗易懂的了解朴素贝叶斯分类
摘要： 概述 贝叶斯分类算法是统计学的一种概率分类方法，朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单的一种。其分类原理就是利 用贝叶斯公式根据某特征的先验概率计算出其后验概率，然后选择具有最大后验概率的类作为该特征所属的类。之 所以称之为”朴素”，是因为贝叶斯分类只做最原始、最简单的假设:所有的特征之间是统计独立的。 阅读全文
posted @ 2019-10-14 19:28 匹诺曹云 阅读(2248) 评论(0) 推荐(1) 编辑
2019年10月7日
Python拆分大型CSV文件（亲测拆分178G）注释超全
摘要： 程序 阅读全文
posted @ 2019-10-07 00:00 匹诺曹云 阅读(6822) 评论(5) 推荐(3) 编辑