12 2017 档案

LeetCode 184. Department Highest Salary（找出每个部门中最高薪水）
摘要：第一种情况：普通情况 第二种情况： 第三种情况： 结果： select t1.Name as Employee,t1.Salary as Salary,t2.Name as Department from Employee t1 left join Department t2 on t1.Depar 阅读全文
posted @ 2017-12-27 14:47 哒哒哒大大诚 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)
机器学习七--回归--多元线性回归Multiple Linear Regression
摘要：一、不包含分类型变量 from numpy import genfromtxtimport numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelpath=r'D:\daacheng\Python\PythonCode\machineLearning 阅读全文
posted @ 2017-12-25 22:44 哒哒哒大大诚 阅读(2512) 评论(0) 推荐(0)
机器学习六--回归--简单线性回归Simple Linear Regression
摘要：一、回归和分类 回归（regression）y变量为连续数值型(continuous numerical variable)，如房价，降雨量。 分类（classification）y变量为类别型categorical variable。如颜色类别，电脑品牌等。 二、统计量：描述数据特征 2.1集中趋 阅读全文
posted @ 2017-12-24 22:13 哒哒哒大大诚 阅读(757) 评论(0) 推荐(0)
机器学习五--分类--神经网络算法Neural Network
摘要：多层向前神经网络 Multilayer Feed-Forward Neural Network 1、组成：输入层（input layer）,隐藏层（hidden layer），输出层（output layer） 两层神经网络（输入层不算） 2、每层由单元（units）组成 3、输入层由训练集的实例特 阅读全文
posted @ 2017-12-24 00:00 哒哒哒大大诚 阅读(861) 评论(0) 推荐(0)
机器学习四--分类-支持向量机（SVM Support Vector Machine）
摘要：1、线性可区分（linear separable）和线性不可区分（linear inseparable）两种情况。 SVM算法寻找两类的超平面（hyper plane），使边际（margin）最大。也就是找最大超平面MMH（Max Margin Hyperplane ） 超平面定义公式：WX+b=0 阅读全文
posted @ 2017-12-23 23:35 哒哒哒大大诚 阅读(1197) 评论(0) 推荐(0)
机器学习三--分类--邻近取样（Nearest Neighbor）
摘要：最邻近规则分类 K-Nearest Neighbor 步骤： 1、为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参考。 2、选择参数K。 3、计算未知实例与所有已知实例的距离。 4、选择最近的K个已知实例。 5、根据少数服从多数，让未知实例归类为K个最邻近样本中最多数的类别。 优点：简单，易于理解 阅读全文
posted @ 2017-12-21 22:05 哒哒哒大大诚 阅读(2151) 评论(0) 推荐(0)
机器学习二——分类算法--决策树DecisionTree
摘要：机器学习算法评估标准：准确率，速度，强壮性（噪音影响较小），可规模性，可解释性。 1、决策树 Decision Tree：决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性输出，每一个树叶节点代表类（label）或类的分布。树的最顶层是根节点。 2、信息 阅读全文
posted @ 2017-12-20 23:09 哒哒哒大大诚 阅读(819) 评论(0) 推荐(0)
机器学习一--基本概念
摘要：一、机器学习（Machine Learning） 多领域交叉学科，涉及概率论，统计学，逼近论，凸分析算法复杂度理论等多门学科，专门研究机器怎么模拟或实现人类的学习行为，以获得新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 学习：针对经验E（Experience）和一系列的任务T（ta 阅读全文
posted @ 2017-12-14 23:03 哒哒哒大大诚 阅读(195) 评论(0) 推荐(0)
python学习--常用正则表达式整理
摘要：1、预定义字符集（可以用在[ ]中） \d :数字[0-9] \D :非数字 \s: 空白字符 \S：非空白字符 \w：字母数字下划线 [A-Za-z0-9_] \W：非（字母数字下划线） 2、数量词（用在字符或（）中） *：匹配前一个字符0或无限次 ab* a，abbbb +：匹配前一个字符一次或 阅读全文
posted @ 2017-12-06 16:12 哒哒哒大大诚 阅读(166) 评论(0) 推荐(0)
python学习--字符编码问题
摘要：计算机只能处理数字，处理文本要先把文本转换成二进制文件。8个二进制位为一个字节byte。00000000 三种字符编码格式： 1、ASCII编码：美国人发明，用一个字节表示所有的大小写英文字母及标点符号。 2、Unicode编码：万国码，包含大部分国家的编码。通常是两个字节。 3、utf-8编码：（ 阅读全文
posted @ 2017-12-03 20:39 哒哒哒大大诚 阅读(152) 评论(0) 推荐(0)
python学习--字符串处理相关方法
摘要：1、如何拆分有多种分隔符的字符串。 利用正则表达式 import re s='ab,cd:e\gg//aaa/kkk' re.split(r'[,:/\\]+',s) #['ab', 'cd', 'e', 'gg', 'aaa', 'kkk'] 2、如何判断字符串a是否已以字符串b为开头或者结尾。 阅读全文
posted @ 2017-12-02 15:00 哒哒哒大大诚 阅读(234) 评论(0) 推荐(0)