yuluoxingkong - 博客园

2018年5月10日

摘要： https://my.oschina.net/hunglish/blog/787596 1. 欧氏距离(Euclidean Distance) 欧氏距离是最容易直观理解的距离度量方法，我们小学、初中和高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧氏距离。二维平面上点a(x1,y1)与b(x2,y2) 阅读全文

posted @ 2018-05-10 19:27 yuluoxingkong 阅读(579) 评论(0) 推荐(0)

交叉验证（Cross Validation）简介

摘要：一、训练集 vs. 测试集在模式识别（pattern recognition）与机器学习（machine learning）的相关研究中，经常会将数据集（dataset）分为训练集（training set）跟测试集（testing set）这两个子集，前者用以建立模型（model），后者则用来评阅读全文

posted @ 2018-05-10 19:02 yuluoxingkong 阅读(1519) 评论(0) 推荐(0)

机器学习：什么是欠拟合和过拟合

摘要： https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/71158656 1. 什么是欠拟合和过拟合先看三张图片，这三张图片是线性回归模型拟合的函数和训练集的关系类似的，对于逻辑回归同样也存在欠拟合和过拟合问题，如下三张图 2. 如何解决欠拟合和过拟合阅读全文

posted @ 2018-05-10 18:07 yuluoxingkong 阅读(5617) 评论(1) 推荐(0)

2018年5月9日

使用HTTPS与SSL来保证安全性

摘要：原文链接：https://developer.android.com/training/articles/security-ssl.html SSL，安全套接层(TSL)，是一个常见的用来加密客户端和服务器通信的模块。但是应用程序错误地使用SSL可能会导致应用程序的数据在网络中被恶意攻击者拦截。为阅读全文

posted @ 2018-05-09 11:45 yuluoxingkong 阅读(833) 评论(0) 推荐(0)

2018年5月8日

特征工程（6）-数据预处理数据变换

摘要： https://www.deeplearn.me/1397.html 上一篇讲解了使用哑编码的方式来进行数据预处理，这篇文章看起来只是用来作为数据类型的转换，比如多项式操作或者自定义函数常见的数据变换有基于多项式的、基于指数函数的、基于对数函数的。2 个特征，度为 2 的多项式转换公式如下： (x 阅读全文

posted @ 2018-05-08 19:03 yuluoxingkong 阅读(476) 评论(0) 推荐(0)

特征工程（1）-数据预处理标准化

摘要： https://www.deeplearn.me/1376.html 机器学习中特征工程的构造分析，以前在这方便还是没有去全面的了解，最近有一段磨刀的时间，还是从基础学习开始，理论结合代码推进通过特征提取，我们能得到未经处理的特征，这时的特征可能有以下问题：不属于同一量纲，无量纲化处理：即特征的阅读全文

posted @ 2018-05-08 19:01 yuluoxingkong 阅读(463) 评论(0) 推荐(0)

特征工程（2）-数据预处理区间缩放法

摘要： https://www.deeplearn.me/1383.html 区间缩放法原理最常见的就是使用最大最下值来进行处理，处理的公式如下 y=x−minmax−miny=x−minmax−min 上述公式中 min 代表数据最小值，max 代表数据最大值部分结果如下：[[ 0.22222222 阅读全文

posted @ 2018-05-08 18:59 yuluoxingkong 阅读(606) 评论(0) 推荐(0)

特征工程（3）-数据预处理归一化

摘要：既然讲到归一化和前面的标准化需要对比一下，首先二者处理的维度是不一样的，假设我们要处理的矩阵是 m*n 大小，m 个样本，n 维特征标准化处理的方式是以列为单位，也就是处理的对象是 m∗kk=1……..nm∗kk=1……..n 归一化处理的方式却是以行为单位，处理的对象如下： k∗nk=1…….. 阅读全文

posted @ 2018-05-08 18:57 yuluoxingkong 阅读(478) 评论(0) 推荐(0)

特征工程（4）-数据预处理二值化

摘要： https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章讲解了区间缩放法处理数据，接下来就讲解二值化处理这个应该很简单了，从字面意思就是将数据分为 0 或者 1，联想到之前图像处理里面二值化处理变为黑白图片下面还是进入主题吧首先给出当前的二值化处理公式： y={0if 阅读全文

posted @ 2018-05-08 18:55 yuluoxingkong 阅读(2395) 评论(0) 推荐(0)

特征工程（5）-数据预处理哑编码

摘要： https://www.deeplearn.me/1393.html 哑编码概念先来讲解下哑编码的概念吧，当你的变量不是定量特征的时候是无法拿去进行训练模型的，哑编码主要是针对定性的特征进行处理然后得到可以用来训练的特征关于定性和定量还是在这里也说明下，举个例子就可以看懂了定性：博主很胖博阅读全文

posted @ 2018-05-08 18:54 yuluoxingkong 阅读(6168) 评论(0) 推荐(0)

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