hudongni1

摘要： 转载：http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法 阅读全文

摘要： 参考：http://blog.csdn.net/geekmanong/article/details/50494936 http://www.2cto.com/kf/201503/383087.html SVD(Singular Value Decomposition)奇异值分解： 优点：用来简化数 阅读全文

摘要： 1.数据标准化（Standardization or Mean Removal and Variance Scaling） 进行标准化缩放的数据均值为0，具有单位方差。 同样我们也可以通过preprocessing模块提供的Scaler（StandardScaler 0.15以后版本）工具类来实现这 阅读全文

摘要： 方法一 《用Python 进行自然语言处理》（东南大学出版社） cs181.1伯克利人工智能课程（edX） 斯坦福机器学习课程（Coursera） cs229 斯坦福机器学习讲义 一个文本分类的project 《统计学习方法》（李航，清华大学出版社） Pattern Recognition And 阅读全文

摘要： 1.加载数据(Data Loading) 假设输入是特征矩阵或者csv文件，首先数据被载入内存。 scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays，所以，使用NumPy来载入csv文件。以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据。 2.数据归一化(Data Normalization) 阅读全文

摘要： Recall(召回率);Precision（准确率）;F1-Meature（综合评价指标）;在信息检索(如搜索引擎)、自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数。 Precision:被检测出来的信息当中正确的或者相关的（也就是你想要的）信息中所占的比例(TP占预测总正样本的比例)； Recall： 阅读全文

摘要： 用Anaconda的spyder:新建train_test.py 结果： 在这个数据集中，由于数据分布的团簇性较好（如果对这个数据库了解的话，看它的t-SNE映射图就可以看出来。由于任务简单，其在deep learning界已被认为是toy dataset），因此KNN的效果不赖。GBDT是个非常不 阅读全文

摘要： #coding:utf-8 from matplotlib import mpl import matplotlib.pyplot as plt#载入matplotlib快速绘图的函数库 import numpy as np data = np.clip(np.random.randn(5,5),- 阅读全文

摘要： 方法一： 1.安装python-2.7.6.amd64.msi（安装在D:\Program Files\Python\python27\下） numpy-MKL-1.8.0.win-amd64-py2.7.exe matplotlib-1.3.1.win-amd64-py2.7.exe 2.配置py 阅读全文

摘要： 注：理论部分参考：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 (1)SVM是现成最好的分类器，这里“现成”指的是分类器不加修改即可直接使用。 (2)SVM的实现方法有很多，最常用的就是序列最小最优化算法(SMO，sequentialmi 阅读全文