为什么机器学习的框架都偏向于Python

2017-05-13

为什么机器学习的框架都偏向于Python 总结：好写、支持全面、好调、速度不慢。 1.Python是解释语言，这让写程序方便不只一点。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存 ...

对自己的上网搜索记录进行爬虫是怎样一种体验

2017-05-11

前言 国外习惯用 Google 进行搜索，可以毫不夸张的说 Google 已经彻底地融入了日常生活。如今人们一有什么问题都习惯谷歌一下，敲敲键盘，你就能找到想要的答案。 与此同时，你的 Google 搜索记录也反映了某段时间 ...

Python里面的矩阵与矢量化运算

2017-05-11

Python里面的矩阵与矢量化运算 Python在数据挖掘、数据分析中用的很多。最基础的矩阵与矢量化运算需要掌握。 需要下载安装的包：Numpy Windows下cmd窗口输入以下命令即可成功安装 ...

使用Python进行线性回归

2017-05-09

使用Python进行线性回归 线性回归是最简单同时也是最常用的一个统计模型。线性回归具有结果易于理解，计算量小等优点。如果一个简单的线性回归就能取得非常不错的预测效果，那么就没有必要采用复杂精深的模型了 ...

利用Python练习数据挖掘

2017-05-03

利用Python练习数据挖掘 覆盖使用Python进行数据挖掘查找和描述数据结构模式的实践工具。 第一节 介绍 数据挖掘是一个隐式提取以前未知的潜在有用的数据信息提取方式。它使用广泛，并且是众多应用的技术基础。 ...

机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法

2017-04-28

机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法 对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据， 在python中的拟合过程为： ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp impor ...

Python标准库—走马观花

2017-04-18

Python标准库—走马观花 Python有一套很有用的标准库(standard library)。标准库会随着Python解释器，一起安装在你的电脑中的。它是Python的一个组成部分。这些标准库是Python为你准备好的利器，可以让编程事半 ...

Python数学与随机数 (math包，random包)

2017-04-16

Python数学与随机数 (math包，random包) 我们已经在Python运算中看到Python最基本的数学运算功能。此外，math包补充了更多的函数。当然，如果想要更加高级的数学功能，可以考虑选择标准库之外的numpy和scipy项 ...

python读取文件—python读取和保存mat文件

2017-04-05

python读取文件—python读取和保存mat文件 首先我们谈谈MarkDown编辑器，我感觉些倒是挺方便的，因为用惯了LaTeX，对于MarkDown还是比较容易上手的，但是我发现，MarkDown中有这样几个问题一直没能找到具体的解 ...

优化算法—拟牛顿法之DFP算法

2017-03-28

优化算法—拟牛顿法之DFP算法 一、牛顿法 在博文“优化算法——牛顿法(Newton Method)”中介绍了牛顿法的思路，牛顿法具有二阶收敛性，相比较最速下降法，收敛的速度更快。在牛顿法中使用到了函数的二阶导数 ...

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering)

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—谱聚类(Spectal Clustering) 一、复杂网络中的一些基本概念 1、复杂网络的表示 在复杂网络的表示中，复杂网络可以建模成一个图，其中，V表示网络中的节点的集合，E表示的是连 ...

简单易学的机器学习算法—AdaBoost

2017-03-28

简单易学的机器学习算法—AdaBoost 一、集成方法(Ensemble Method) 集成方法主要包括Bagging和Boosting两种方法，随机森林算法是基于Bagging思想的机器学习算法，在Bagging方法中，主要通过对训练数据集 ...

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（四）支持向量机（SVM）实现 八、SVM的实现之SMO算法 终于到SVM的实现部分了。那么神奇和有效的东西还得回归到实现才可以展示其强大的功力。SVM有效而且存在很高效的训练算法， ...

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN）

2017-03-26

机器学习算法与Python实践之（一）k近邻（KNN） 一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简 ...

简单易学的机器学习算法—Mean Shift聚类算法

2017-03-25

简单易学的机器学习算法—Mean Shift聚类算法 一、Mean Shift算法概述 Mean Shift算法，又称为均值漂移算法，Mean Shift的概念最早是由Fukunage在1975年提出的，在后来由Yizong Cheng对其进行扩充，主要提出 ...

数据分析入门案例：泰坦尼克号幸存率研究

2017-03-22

[泰坦尼克号问题之背景] 就是那个大家都熟悉的『Jack and Rose』的故事，豪华游艇倒了，大家都惊恐逃生，可是救生艇的数量有限，无法人人都有，副船长发话了『lady and kid first！』，所以是否获救其实 ...

Python机器学习之Logistic回归

2017-03-18

Python机器学习之Logistic回归 大数据时代，数据犹如一座巨大的金矿，等待我们去发掘。而机器学习和数据挖掘的相关技术，无疑就是你挖矿探宝的必备利器！工欲善其事，必先利其器。很多初涉该领域的人，最先困惑 ...

机器学习优化算法之爬山算法小结

2017-03-16

机器学习优化算法之爬山算法小结  机器学习的项目,不可避免的需要补充一些优化算法,对于优化算法,爬山算法还是比较重要的.鉴于此,花了些时间仔细阅读了些爬山算法的paper.基于这些,做一些总结.  目录 ...

【机器学习实战】Naive Bayes

2017-03-14

一、概述 优点：在数据少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 适用数据类型：标称型数据 二、原理 三、文档分类 A,B,C,D..为文档中单词。假设总词汇只有A,B,C,D四种。训练样 ...

机器学习基础—梯度下降法（Gradient Descent）

2017-03-12

机器学习基础—梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法。一开始只是对其做了下简单的了解。随着内容的深入，发现梯度下降法在很多算法中都用的到，除了之前看到的用来处理线性模型，还有BP神经网络等。于是 ...