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大林er
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2020年1月23日
隐马尔可夫模型(HMM)解释最丝滑版(据传西蒙斯用的就是这个算法)
摘要: 什么是熵(Entropy) 简单来说,熵是表示物质系统状态的一种度量,用它老表征系统的无序程度。熵越大,系统越无序,意味着系统结构和运动的不确定和无规则;反之,,熵越小,系统越有序,意味着具有确定和有规则的运动状态。熵的中文意思是热量被温度除的商。负熵是物质系统有序化,组织化,复杂化状态的一种度量。
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posted @ 2020-01-23 19:59 大林er
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2019年3月29日
失眠,随手写了 冒泡算法,加上条件性能优化
摘要: 恢复内容开始 排序: 1 a=int(input("总共输入多个整数?》》")) 2 p=[] 3 for i in range(a): 4 p.append(int(input("请输入第{}个整数:".format(i)))) 5 print("排序前:%s"%p) 6 7 j=1 8 k=0#
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posted @ 2019-03-29 00:03 大林er
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2019年2月19日
大学时候见过的汉诺塔问题,最少移动数
摘要: # def move(n,start,temp,end): if n==1: print(start,"-->",end)#如果只有一个,直接将最大一个移到目标柱 else: move(n-1,start,end,temp)#将最大上面的n-1个移到中间柱 print(start,"-->",end
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posted @ 2019-02-19 00:19 大林er
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2019年1月14日
信用评分卡模型分析(基于Python)--python实现
摘要: 上一篇文章信用评分卡模型分析(理论部分)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理、探索性数据分析、变量分箱和变量选择等。接下来使用Python建立信用评分卡,对用户行为进行打分,继续讨论信用评分卡的模型python实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统。(建立ABC卡则需要对自变量和因变量有针对性的进
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posted @ 2019-01-14 18:23 大林er
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信用评分卡模型分析(基于Python)--理论部分
摘要: 信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成,其中主体评级模型可用“四张卡”来表示,分别是A卡、B卡、C卡和F卡;债项评级模型通常按照主体的融资用途,分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 我们主要讨论主体评级模型的开发过程。 在互金公司等各
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posted @ 2019-01-14 18:09 大林er
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2018年11月30日
降维
摘要: 主成分分析: 因子载荷矩阵和特殊方差矩阵的估计: 主成分法 ,主因子法 ,极大似然法 1 #协方差矩阵 2 import numpy as np 3 X = [[2, 0, -1.4], 4 [2.2, 0.2, -1.5], 5 [2.4, 0.1, -1], 6 [1.9, 0, -1.2]]
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posted @ 2018-11-30 15:39 大林er
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2018年11月20日
机器学习一般应用过程--以分类算法为例(二)餐饮销量案例
摘要: 分类模型:输入样本的属性值,输出对应的类别,将每个样本映射到对应的类别 常用的分类算法:knn,决策树,贝叶斯分类器,支持向量机 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类
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posted @ 2018-11-20 19:06 大林er
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2018年11月18日
机器学习一般应用过程--以分类算法为例(一)中国气象数据案例
摘要: 第一:计算机硬件 本例中只要普通的64位系统即可,使用的python的Anaconda,这个python平台的好处是已安装好经常使用的ML包,如sklearn和数据处理包,如numpy和scipy. 第二:机器学习平台 首先,本例中用到了数据处理包numpy对数据进行预处理,当然也可以直接使用sci
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posted @ 2018-11-18 19:02 大林er
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2018年11月15日
机器学习算法总结及优缺点介绍
摘要: 思考:可以从下面几个方面来看你要选择哪个算法比较合适: 训练样本的数量 特征空间的维数 我是否期望问题是【线性可分离】的吗?(线性可分离就是指不同类问题在图中用直线能完全分开) 特征是否是独立的 希望特征与目标变量是【线性可分离】的吗? 过度拟合是否将成为一个问题? 系统在速度、性能、内存占用方面有
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posted @ 2018-11-15 10:03 大林er
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2018年11月11日
线性回归/逻辑回归与非线性回归应用评价
摘要: (一)logistic函数:逻辑回归本质上是一种线性回归 python:3.6 os:mac os x 参考:数据分析与挖掘实战,炼数成金 LOGISTIC是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 Logistics回归模型中因变量只有1-0,两种取值。 逻辑回归
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posted @ 2018-11-11 10:18 大林er
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