摘要：
1.python的字符串中format函数用法 format 函数可以接受不限个参数，位置可以不按顺序。 In [1]: "{} {}".format("hello", "world") # 不设置指定位置，按默认顺序 Out[1]: 'hello world' In [2]: "{0} {1}". 阅读全文
posted @ 2019-04-29 20:31 心默默言 阅读(505) 评论(0) 推荐(0)
摘要：
基本概念 1. 与简单线性回归区别(simple linear regression) 多个自变量(x) 2. 多元回归模型 y=β0＋β１x1+β2x2+ ... +βpxp+ε 其中：β0，β１，β2... βp是参数 ε是误差值 3. 多元回归方程 E(y)=β0＋β１x1+β2x2+ ... 阅读全文
posted @ 2019-04-29 09:13 心默默言 阅读(2104) 评论(0) 推荐(0)
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基本概念 1. 介绍： 回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable) 如：房价，人数，降雨量 分类(Classification): Y变量为类别型(categorical variable) 如：颜色类别，电脑品牌，有无信誉 2. 阅读全文
posted @ 2019-04-28 12:59 心默默言 阅读(673) 评论(0) 推荐(0)
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一、计算图中的操作 在这个例子中，我们将结合前面所学的知识，传入一个列表到计算图中的操作，并打印返回值： 声明张量和占位符。这里，创建一个numpy数组，传入计算图操作： 输出： 在下面这个例子中，我们将学习如何在同一个计算图中进行多个乘法操作。 下面我们将用两个矩阵乘以占位符，然后做加法。传入两个 阅读全文
posted @ 2019-04-28 10:13 心默默言 阅读(405) 评论(0) 推荐(0)
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一、TensorFlow算法的一般流程 1.导入/生成样本数据集 2.转换和归一化数据：一般来讲，输入样本数据集并不符合TensorFlow期望的形状，所以需要转换数据格式以满足TensorFlow。 当数据集的维度或者类型不符合所用机器学习算法的要求时，需要在使用前进行数据转换。大部分机器学习算法 阅读全文
posted @ 2019-04-27 10:00 心默默言 阅读(438) 评论(0) 推荐(0)
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import time print('{}BiasedMF312and4414_rt.txt'.format(time.strftime("%Y-%m-%d"))) 输出： 2019-04-27BiasedMF312and4414_rt.txt 阅读全文
posted @ 2019-04-27 09:02 心默默言 阅读(4019) 评论(0) 推荐(0)
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一、基本概念 1. 背景 1.1 以人脑中的神经网络为启发，历史上出现过很多不同版本 1.2 最著名的算法是1980年的 backpropagation 2. 多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network) 2.1 Backpropagation被使 阅读全文
posted @ 2019-04-26 19:49 心默默言 阅读(642) 评论(0) 推荐(0)
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1.CART生成 CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值为“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，右分支是取值为“否”的分支。这样的决策树等价于递归地二分每个特征，将输入空间即特征空间划分为有限个单元，并在这些单元上确定预测的概率分布，也就是在输入给定的条件下输出的条件概率分布。 CAR 阅读全文
posted @ 2019-04-25 15:17 心默默言 阅读(711) 评论(0) 推荐(0)
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【解决方案】 1、在头文件包含—#include<iomanip>——定义IO流输出输入格式控制相关函数。 2、利用cout输出格式为—cout << fixed << setprecision(0) << temp << endl;—temp为输出数据。 【分析】——主要涉及到cout的格式化输出 阅读全文
posted @ 2019-04-25 09:39 心默默言 阅读(4807) 评论(0) 推荐(0)
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集成算法 1.集成学习的概念 集成学习(ensemble learning）从概念上讲，它并不是一个单独的机器学习算法，而是通过构建并结合多个机器学习器来完成学习任务。也就是我们常说的“博采众长”。集成学习可以用于分类问题集成，回归问题集成，特征选取集成，异常点检测集成等等，可以说所有的机器学习领域 阅读全文
posted @ 2019-04-22 11:14 心默默言 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)
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