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摘要： 1.安装Python 3.5和pip【可以通过安装Anaconda 3同时获得】； 2.设置环境变量； 3.一键安装（CPU版）： pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow （GPU版） pip install --upgrade --i 阅读全文

摘要： 原理：https://www.cnblogs.com/Gabby/p/5344658.html 高斯混合模型实践: 主要公式应用公式(推导省略): 阅读全文

摘要： import numpy as np import sklearn.datasets #加载原数据 import matplotlib.pyplot as plt import random #点到各点距离 def PointToData(point,dataset): a = np.multiply(dataset - point,dataset - poin... 阅读全文

摘要： mean()函数功能：求取均值经常操作的参数为axis，以m * n矩阵举例： axis 不设置值，对 m*n 个数求均值，返回一个实数 axis = 0：压缩行，对各列求均值，返回 1* n 矩阵 axis =1 ：压缩列，对各行求均值，返回 m *1 矩阵 举例： >>> import nump 阅读全文

摘要： import numpy as np import sklearn.datasets #加载原数据 from sklearn.model_selection import train_test_split #分割数据 from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRe... 阅读全文

摘要： 数据一：波士顿房价（适合做回归），以后直接用boston标记 这行代码就读进来了boston = sklearn.datasets.load_boston()查询具体数据说明，用这个代码：print boston.DESCR输出如下：Data Set Characteristics: :Number 阅读全文

摘要： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创造数据 x = [-2,6,-2,7,-3,3,0,8,1,10,2,12,2,5,3,6,4,5,2,15,1,10,4,7,4,11,0,3,-1,4,1,5,3,11,4,6] x = np.mat(x).reshape(-1,2) y = [1,1,-1,1,1,1,-1,-1,-1... 阅读全文

摘要： 主要公式步骤: 原距离问题的函数： 1.将SVM的距离问题转化为拉格朗日函数： 2.原函数问题化成如下问题： 3.对各非拉格朗日参数求偏导来求min值： 4.将上面 令各偏导等于0 的结果带回 拉格朗日函数 消去非拉格朗日参数（w,b,￡） 结果为： 步骤： 5.用SMO算法求α： KKT条件： 将 阅读全文

摘要： 1. 线性分类SVM面临的问题 有时候本来数据的确是可分的，也就是说可以用 线性分类SVM的学习方法来求解，但是却因为混入了异常点，导致不能线性可分，比如下图，本来数据是可以按下面的实线来做超平面分离的，可以由于一个橙色和一个蓝色的异常点导致我们没法直接线性分类。 另外一种情况没有这么糟糕到不可分， 阅读全文

摘要： import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as pltimport random #sigmoid函数定义def sigmoid(x): # print('sigmoid:',x,1.0 / (1+math.exp(-x))) return 1.0 / (1+ np.exp(-x))#模拟... 阅读全文