Python - 随笔分类 - lc19861217

机器学习：双聚类算法

摘要：PS：因为没有找到实际应用的场景，所以两个示例直接采用了官网的示例。以后遇到实际的应用场景了，再替换成实际的例子。 1.算法简介双聚类简单来说就是在数据矩阵A中寻找一个满足条件矩阵B1的子矩阵A1，而B1是条件矩阵B的一个子矩阵. 2.算法常用的计算模型目前定义双聚类算法有四种比较广泛的方式：( 阅读全文

posted @ 2018-07-03 10:15 lc19861217 阅读(10130) 评论(0) 推荐(1)

深度学习：Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)

摘要：说明：这篇文章需要有一些相关的基础知识，否则看起来可能比较吃力。 1.卷积与神经元 1.1 什么是卷积？简单来说，卷积(或内积)就是一种先把对应位置相乘然后再把结果相加的运算。(具体含义或者数学公式可以查阅相关资料) 如下图就表示卷积的运算过程：（图1）卷积运算一个重要的特点就是，通过卷积运算阅读全文

posted @ 2017-08-09 13:56 lc19861217 阅读(53635) 评论(4) 推荐(7)

深度学习：Keras入门(一)之基础篇

摘要：1.关于Keras 1）简介 Keras是由纯python编写的基于theano/tensorflow的深度学习框架。 Keras是一个高层神经网络API，支持快速实验，能够把你的idea迅速转换为结果，如果有如下需求，可以优先选择Keras： a）简易和快速的原型设计（keras具有高度模块化，极阅读全文

posted @ 2017-07-07 15:17 lc19861217 阅读(35419) 评论(12) 推荐(3)

机器学习：特征选择

摘要：1.特征选择特征选择是降维的一种方法，即选择对预测结果相关度高的特征或者消除相似度高的特征，以提高估计函数的准确率或者提高多维度数据集上的性能。 2.删除低方差特征 1）思路：设置一个阀值，对每个特征求方差，如果所求方差低于这个阀值，则删除此特征。默认情况下会删除0方差。 2）核心函数 sklea 阅读全文

posted @ 2017-07-06 14:23 lc19861217 阅读(1907) 评论(0) 推荐(1)

机器学习：随机梯度下降法

摘要：1.梯度下降 1）什么是梯度下降？因为梯度下降是一种思想，没有严格的定义，所以用一个比喻来解释什么是梯度下降。简单来说，梯度下降就是从山顶找一条最短的路走到山脚最低的地方。但是因为选择方向的原因，我们找到的的最低点可能不是真正的最低点。如图所示，黑线标注的路线所指的方向并不是真正的地方。既然是阅读全文

posted @ 2017-06-27 14:37 lc19861217 阅读(2394) 评论(1) 推荐(1)

机器学习：概率校准

摘要：1.再提逻辑回归前面已经讲过了逻辑回归，这里不再细讲，只是简单的说一个函数，主要是方便大家更好的理解概率校准。在逻辑回归中，用的最多的就是sigmod函数，这个函数的作用就是把无限大或者无限小的数据压缩到[0,1]之间，用来估计概率。图像大致为：基本上是以0.5分界，0.5以上为1，0.5以下阅读全文

posted @ 2017-06-23 11:19 lc19861217 阅读(5857) 评论(0) 推荐(1)

机器学习：保序回归(IsotonicRegression)：一种可以使资源利用率最大化的算法

摘要：1.数学定义保序回归是回归算法的一种,基本思想是：给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程：并且满足下列约束条件： 2.算法过程说明从该序列的首元素往后观察，一旦出现乱序现象停止该轮观察，从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列，直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元阅读全文

posted @ 2017-06-15 08:41 lc19861217 阅读(6545) 评论(0) 推荐(0)

机器学习：线性判别式分析(LDA)

摘要：1.概述线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。基本思想是将高维的模式样阅读全文

posted @ 2017-06-13 14:15 lc19861217 阅读(6154) 评论(1) 推荐(0)

机器学习：Python实现聚类算法(三)之总结

摘要：考虑到学习知识的顺序及效率问题，所以后续的几种聚类方法不再详细讲解原理，也不再写python实现的源代码，只介绍下算法的基本思路，使大家对每种算法有个直观的印象，从而可以更好的理解函数中参数的意义及作用，而重点是放在如何使用及使用的场景。（题外话：今天看到一篇博文：刚接触机器学习这一个月我都做了阅读全文

posted @ 2017-06-08 16:48 lc19861217 阅读(54233) 评论(2) 推荐(5)

机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法

摘要：1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通阅读全文

posted @ 2017-05-26 13:10 lc19861217 阅读(28311) 评论(11) 推荐(6)

机器学习：Python实现聚类算法(一)之K-Means

摘要：1.简介 K-means算法是最为经典的基于划分的聚类方法，是十大经典数据挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是：以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。通过迭代的方法，逐次更新各聚类中心的值，直至得到最好的聚类结果。 2. 算法大致流程为： 1）随机选取k个点作为种子点(这k个阅读全文

posted @ 2017-05-23 14:20 lc19861217 阅读(19517) 评论(0) 推荐(1)

机器学习：python使用BP神经网络示例

摘要：1.简介(只是简单介绍下理论内容帮助理解下面的代码，如果自己写代码实现此理论不够) 1） BP神经网络是一种多层网络算法，其核心是反向传播误差，即：使用梯度下降法(或其他算法)，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。 BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐藏阅读全文

posted @ 2017-05-16 15:12 lc19861217 阅读(13633) 评论(0) 推荐(0)

机器学习：scipy和sklearn中普通最小二乘法与多项式回归的使用对

摘要：两个软件包中关于最小二乘法和多项式回归的一个使用对比及总结阅读全文

posted @ 2017-05-09 10:18 lc19861217 阅读(10578) 评论(0) 推荐(0)

自动化运维：使用psutil和paramiko读取远程主机信息

摘要：1.前言今天大致看了下自动化运维的东西，里面介绍到了psutil模块，其封装了linux 下的大部分shell命令，用起来比较方便。但是基本都是介绍在本地如何使用，而实际情况大家很少这样使用，一般都是在一台监控机器上远程读取目标服务器的信息。拓扑大致如下：读取信息的方式一般分两种： 1）推式：在阅读全文

posted @ 2017-05-05 13:23 lc19861217 阅读(5717) 评论(0) 推荐(1)

机器学习：从编程的角度去理解逻辑回归

摘要：先从一本书说起吧《机器学习实战》作者在书中讲到逻辑回归的时候，用简短的语言介绍了一下理论之后，就给出了一段代码。然而就是这段代码把我带进了误区，也许不能叫误区，而是因为我自己的水平不够。后来在查阅资料的时候，发现有人也因为这个问题纠结了好久。也许这本书是写给一些有经验的人员看的，不是特别适合作为阅读全文

posted @ 2017-05-03 16:42 lc19861217 阅读(4385) 评论(1) 推荐(1)

机器学习：以二元决策树为基学习器实现随机森林算法的回归分析

摘要：声明：本文是站在回归分析角度讲的，分类的理解可能跟这有点不一样。 1.前言随机森林也是集成方法的一种，是对Bagging算法的改进。随机森林主要有两步组成： 1）有放回的随机抽取样本数据，形成新的样本集。这部分和Bagging算法一样，但是有两点需要注意： a）新的样本集的大小和原始样本集的大小阅读全文

posted @ 2017-04-26 14:51 lc19861217 阅读(5345) 评论(0) 推荐(0)

机器学习：以二元决策树为基学习器实现梯度提升算法的回归分析

摘要：以二元决策树为基学习器实现梯度提升算法阅读全文

posted @ 2017-04-24 16:28 lc19861217 阅读(1005) 评论(0) 推荐(0)

机器学习：浅析使用二元决策树进行回归分析

摘要：详细介绍了使用二元决策树进行回归分析的方法阅读全文

posted @ 2017-04-20 16:49 lc19861217 阅读(8344) 评论(1) 推荐(2)

机器学习：七种主要的回归分析

摘要：目前比较流行的几种主要的回归分析技术阅读全文

posted @ 2017-04-19 10:02 lc19861217 阅读(2227) 评论(0) 推荐(0)

python结合shell脚本实现简单的日常集中巡检

摘要：一个较为简单的集中巡检的脚本阅读全文

posted @ 2017-04-18 17:57 lc19861217 阅读(6980) 评论(5) 推荐(0)

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