摘要：
1、傅里叶变换 傅里叶变换是信号领域沟通时域和频域的桥梁，在频域里可以更方便的进行一些分析。傅里叶主要针对的是平稳信号的频率特性分析，简单说就是具有一定周期性的信号，因为傅里叶变换采取的是有限取样的方式，所以对于取样长度和取样对象有着一定的要求。 2、基于Python的频谱分析 将时域信号通过FFT 阅读全文
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作 者：韩 昊 知 乎：Heinrich 微 博：@花生油工人 知乎专栏：与时间无关的故事 谨以此文献给大连海事大学的吴楠老师，柳晓鸣老师，王新年老师以及张晶泊老师。 转载的同学请保留上面这句话，谢谢。如果还能保留文章来源就更感激不尽了。 ——更新于2014.6.6，想直接看更新的同学可以直接跳到第 阅读全文
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机器学习是一项经验技能，经验越多越好。在项目建立的过程中，实践是掌握机器学习的最佳手段。在实践过程中，通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解，达到学习机器学习的目的。 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能，需要进行大量的练习。本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板，创建这个 阅读全文
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鄙人调参新手，最近用lightGBM有点猛，无奈在各大博客之间找不到具体的调参方法，于是将自己的调参notebook打印成markdown出来，希望可以跟大家互相学习。 其实，对于基于决策树的模型，调参的方法都是大同小异。一般都需要如下步骤： 首先选择较高的学习率，大概0.1附近，这样是为了加快收敛 阅读全文
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一、问题描述 当我们在处理图像识别或者图像分类或者其他机器学习任务的时候，我们总是迷茫于做出哪些改进能够提升模型的性能（识别率、分类准确率）。。。或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集 CIFAR-10 [1] 上进行探索，来总结出一套方法能够快 阅读全文
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接触网络到现在,已是好多年前的事了.初识网络犹如初恋般,充满了新鲜和好奇,于是,从聊天室到QQ,MSN,邮箱,再去BBS.然后有了博客^^^^^^ 那时的网络于我是那般充满诱惑,整天穿梭其中,乐此不彼,因为好奇,因为喜欢,也不乏是快乐的.我用单纯捕获到了同样的善良的目光,于是QQ上就有了朋友. 畅所 阅读全文
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在做数据处理时，需要用到不同的手法，如特征标准化，主成分分析，等等会重复用到某些参数，sklearn中提供了管道，可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 先对数据标准化，然后做主成分分析降维，最后做回归预测 现在使用管道 Pipeline对象接收元组构成的列表作为输入，每个元组第一个值作为变量名 阅读全文
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关于偏差、方差以及学习曲线为代表的诊断法： 在评估假设函数时，我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割：60%训练集training set、20%交叉验证集cross validation set、20%测试集test set，分别用于拟合假设函数、模型选择和预测。 模型选择的方法为： 1. 使 阅读全文