随笔分类 - 数据挖掘
主要记录我的数据挖掘学习过程，遇到的问题，解决方法，仅代表个人意见，如有错误，请大家指正，共同讨论
摘要：请参考： https://www.cnblogs.com/think-and-do/p/6509239.html
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摘要：参考：https://blog.csdn.net/qq_33638791/article/details/74926573 常见分布：高斯分布 来源：中心极限定理 定义：大量独立的随机变量之和趋向于正态分布（高斯分布） 前提：样本之间相互独立 可以看出期望U代表了正态分布的偏移量;方差代表了幅度 当
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摘要：最近在做城市计算的项目，数据文件是以.h5的格式存储的，总结下其用法和特点 来自百度百科的简介： HDF（Hierarchical Data Format），可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式，并且可以在不同类型的机器上传输，同时还有统一处理这种文件格式的函数库。大多数计算机都支持这种文件格
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摘要：问题的由来 在很多机器学习任务中，特征并不总是连续值，而有可能是分类值。 例如，考虑以下三个特征： 如果将上述特征用数字表示，效率会高很多。例如： 但是，即使转化为数字表示之后，上述数据也不能直接用在我们的分类器中。因为，分类器往往默认数据是连续的，并且是有序的。但是，按照我们上述的表示，数组并不是
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摘要：1、c4.5 c4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法，其核心是ID3算法，c4.5算法继承了ID3算法的优点，并在一下几个放米娜对ID3算法进行了改进： 1）用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足。 2）在树构造过程中进行剪枝。 3）能够完成对不连续属
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摘要：PCA操作流程 1、去平均值，每一位特征减去均值，（当然，为了避免量纲以及数据量级差异的影响，先标准化是必要的） 2、计算协方差矩阵 3、计算协方差矩阵的特征值与特征向量 4、对特征值从大到小排序 5、保留最大的几个特征向量 6、将数据转换到特征特征向量构建的新空间中
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摘要：维特比算法（Viterbi） 维特比算法 维特比算法shiyizhong 动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列，特别是在马尔可夫信息源上下文和隐马尔科夫模型中。术语“维特比路径”和“维特比算法”也被用于寻找观察结果最有可能解释的相关dongtai 规划算法。例如在统计句
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摘要：本次赛题需要利用历史某3年的汽车日上牌数据，预测某2年每天的汽车上牌数。初赛将挑选出5个汽车品牌，给出这些品牌每天的上牌数，当天是星期几，来预测5个汽车品牌未来每天的上牌总数。 数据说明 1、数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt）。其中 前3个字段是特征变量，”cnt“
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摘要：应用： 一、图像分析 NMF最成功的一类应用是在图像的分析和处理领域。图像本身包含大量的数据，计算机一般将图像的信息按照矩阵的形式进行存放，针对图像的识别、分析和处理也是在矩阵的基础上进行的。这些特点使得NMF方法能很好的与图像分析处理相结合。人们已经利用NMF算法，对卫星发回的图像进行处理，以自动
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摘要：一、矩阵分解回想 矩阵分解是指将一个矩阵分解成两个或者多个矩阵的乘积。对于上述的用户-商品（评分矩阵），记为能够将其分解为两个或者多个矩阵的乘积，如果分解成两个矩阵和 。我们要使得矩阵和 的乘积能够还原原始的矩阵 当中，矩阵表示的是m个用户于k个主题之间的关系，而矩阵表示的是k个主题与n个商品之间的
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摘要：这个是liaspace函数 这个是np.newaxis的用法，增加维度，写一个表示增加一维，两个表示增加2维2位置的：号是对a的取值范围，如果把np.newaxis作为第一个参数是对行增加维度，作为第二个参数是对列增加维度
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