参考： F1C系列： https://blog.csdn.net/tunqimai9331/article/details/95938903 http://nano.lichee.pro/get_started/first_eye.html#id3 https://blog.csdn.net/fly ...
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2021-01-15 12:12:56
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我认为机器学习中的模型应该用以下第三条解释。 a system of postulates, data, and inferences presented as a mathematical description of an entity or state of affairs 假设、数据和推论的 ...
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2021-01-14 11:26:56
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简介 Jupyter Notebook是基于网页的用于交互计算的应用程序。支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown,其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果,用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 pip安装 pip install jupyter 生 ...
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2021-01-14 10:48:02
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##引言 ###由于本节代码比较简单，就不上代码了，一切以截图为准 ###学习目标 了解Numpy运算速度上的优势 应用numpy的基本操作 ###开发工具 python3.8 jupyter notebook ##1、numpy的介绍 ###Numpy（Numerical Python）是一个开源 ...
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2021-01-11 11:19:32
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Python 是面向对象、解释型的编程语言优点：简洁、易学、几乎全能、支持面向对象 Python能做什么？数据分析与挖掘、黑客逆向编程、网络爬虫、机器学习、开发WEB项目、开发游戏、自动化运维 Python的安装官网下载：https://www.python.org/downloads/window ...
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2021-01-07 11:57:31
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1、criterion: 特征选取标准。 默认：gini。 可选gini（基尼系数）或者entropy（信息增益）。 1.1 选择entropy，则是ID3或C4.5算法。 ID3算法原理： a 计算训练集所有样本的信息熵。 b 计算每一特征分类后的信息增益。 c 选择信息增益最大的特征进行分类，得 ...
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2021-01-06 12:02:48
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一个重要的闭环： 机器学习-数据挖掘的流程（CRISP-DM）：围绕数据进行如下6个活动进行闭环式地探索活动 商业理解 数据理解 数据准备 建立模型 模型评估 方案实施 一个重要的概念： 特征工程：最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用，包括如下几个主要部分： 数据预处理：标准化、缩放、缺 ...
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2021-01-06 11:47:45
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 @(文章目录) 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 ...
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2021-01-06 11:39:11
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回溯算法本质就是枚举，在给定的枚举集合中不断从其中尝试搜索找到问题的解，如果在搜索过程中发现不满足求解条件，则回溯返回，尝试其他路径继续搜索解决，这种走不通就回退再尝试其他路径的方法就是回溯法。解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。你只需要思考3个问题：1. 路径；2. 选择列表：3. ... ...
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2021-01-05 11:01:42
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https://www.bilibili.com/video/BV184411Q7Ng?p=3 注解： 机器学习的数据格式：csv格式。 注解： 1、2、3是指的第几个人。 GIL：全局解释锁。 多线程运行的时候，Numpy的运算速度比Python的运算速度要快很多。 ...
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2021-01-04 10:55:57
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