半夜打老虎

摘要： 学习了李航《统计学习方法》第八章的提升方法，现在对常用的一种提升方法AdaBoost作一个小小的笔记，并用python实现书本上的例子，加深印象。提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，在分类中通过改变样本的权值分布，学习多个分类器，然后组合这些分类器，提高分类性能。 一、 提升方法的 阅读全文

摘要： 这里接着学习笔记一中的问题2，说实话问题2中的Baum-Welch算法编程时矩阵转换有点烧脑，开始编写一直不对（编程还不熟练hh），后面在纸上仔细推了一遍，由特例慢慢改写才运行成功，所以代码里面好多处都有print。 笔记一中对于问题1（概率计算问题）采用了前向或后向算法，根据前向和后向算法可以得到 阅读全文

摘要： 学习了李航的《统计学习方法》中隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)，这里把自己对HMM的理解进行总结(大部分是书本原文，O(∩_∩)O哈哈~，主要是想利用python将其实现一遍，这样印象深刻一点儿)，并利用python将书本上的例子运行一遍。HMM是可用于标注问题的统 阅读全文

摘要： 最近看了吴恩达老师的机器学习教程（可以在Coursera，或者网易云课堂上找到）中讲解的k-means聚类算法，k-means是一种应用非常广泛的无监督学习算法，使用比较简单，但其背后的思想是EM算法（看李航老师统计学习方法看了半天还是没太明白，后面找了一篇博客，博主对EM算法讲解非常通俗易懂）。这 阅读全文

摘要： 探索学生对酒的消费情况 数据见github 步骤1 - 导入必要的库 步骤2 - 数据集 步骤3 将数据命名为student 输出： 步骤4 从'school'到'guardian'将数据切片 输出： 步骤5 创建一个捕获字符串的lambda函数 步骤6 使'Fjob'列都大写 输出： 步骤7 打印 阅读全文

摘要： 探索酒类消费数据 相关数据见（github） 步骤1 - 导入pandas库 步骤2 - 数据集 步骤3 将数据框命名为drinks 输出： 步骤4 哪个大陆(continent)平均消耗的啤酒(beer)更多？ 输出： 步骤5 打印出每个大陆(continent)的红酒消耗(wine_servin 阅读全文

摘要： 数据过滤与排序 探索2012欧洲杯数据 相关数据见（github） 步骤1 - 导入pandas库 步骤2 - 数据集 步骤3 - 将数据集命名为euro12 输出： 步骤4 选取 Goals 这一列 输出： 步骤5 有多少球队参与了2012欧洲杯？ 输出： 步骤6 该数据集中一共有多少列(colu 阅读全文

摘要： 探索Chipotle快餐数据 （相关数据见github） 步骤1 导入pandas库 步骤2 导入数据集 步骤3 将数据集存入一个名为chipo的数据框内 步骤4 查看后面几行行内容 输出： 步骤5 观察数据集中值的数量是多少 输出： 步骤6 数据集大小 输出： 步骤7 打印出全部的列名称 输出： 阅读全文

摘要： 最近在做一个东西的时候发现需要用到循环队列，实现先进先出（FIFO），不断往里面添加数据，当达到某个限定值时，最先进去的出去，然后再添加。之后需要对队列里面的内容进行一个筛选，作其他处理。首先我想到了python的Queue模块，先简单的介绍一下，具体的可以参考Queue。 一、Queue模块 Py 阅读全文

摘要： scipy参考链接： 1、https://docs.scipy.org/doc/scipy-0.7.x/reference/ 2、Scipy:高端科学计算 pandas参考链接： 1、http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/cookbook.html# 阅读全文