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紫色未来
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2020年3月21日
伽马函数常用性质总结以及高斯函数的矩母函数公式推导(随机过程)
摘要: $\Gamma$函数的定义 1. 在实数域上伽马函数定义为: $$ \Gamma(x)=\int_0^{+\infty}t^{x 1}e^{ t}dt(x 0) $$ 另外一种写法: $$ \Gamma(x)=2\int_0^{+\infty}t^{2x 1}e^{ t^2}dt $$ 2. 在复数
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posted @ 2020-03-21 17:14 紫色未来
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2020年3月8日
聚类分析代码总结
摘要: 代码 1.自创数据集进行聚类 2. 相关系数 皮尔逊相关系数 斯皮尔曼相关系数 3. PCA代码 4. example 探究用户对物品类别的喜好细分降维 相关数据集联系邮箱yawei_sia@yeah.net获取 特殊知识点 K means聚类步骤 随机设置K个特征空间内的点作为初始的聚类中心 2、
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posted @ 2020-03-08 16:37 紫色未来
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逻辑回归代码
摘要: 代码 1. 逻辑回归 2.简单特征提取 3.文本特征提取 4.中文特征提取
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posted @ 2020-03-08 16:34 紫色未来
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bagging集成与boosting集成的区别
摘要: 区别一:数据方面 Bagging:对数据进行采样训练; Boosting:根据前一轮学习结果调整数据的重要性。 区别二:投票方面 Bagging:所有学习器平权投票; Boosting:对学习器进行加权投票。 区别三:学习顺序 Bagging的学习是并行的,每个学习器没有依赖关系; Boosting
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posted @ 2020-03-08 16:33 紫色未来
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LR线性回归算法代码(Python)
摘要: 代码 1. 基本操作代码 2. Boston example
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posted @ 2020-03-08 16:29 紫色未来
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2020年2月17日
K近邻算法Python代码笔记
摘要: K近邻算法简单代码
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posted @ 2020-02-17 23:24 紫色未来
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