Amy_mm的博客

python小白，记录下环境安装 下载anaconda 如下图 很简单 等待安装 接下来就是一步步安装 安装结束后可以看到anaconda 为了确保不会出错，在anaconda promt界面输入 conda upgrade –all命令进行更新 会出现提示 是否更新 输入y即可开始更新第一次更新时出现http连网错误 ，通过百度发现是镜像关闭 配置文件下channel出错删掉配置

#35Search Insert PositionGiven a sorted array and a target value, return the index if the target is found. If not, return the index where it would be if it were inserted in order.如果target存在于数组中返回...

学习《python machine learning》chapter5——Compressing data via dimensionality reduction主要内容如下：（1）主要成分分析 Principal Component Analysis (PCA) ——非监督学习（2）线性判别分析 Linear Discriminant Analysis (LDA) ——监督学习...

书籍：《python machine learning》推荐kaggel 上大神的数据预处理文章：https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python自己之前也学习过这篇文章对一些代码进行了注释，博文如下：https://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article...

学习《python machine learning》 的第三章，A Tour of Machine Learning Classifiers Using scikit-learn本章主要讲述 特征选择 和 数据预处理，以下算法实现都是基于sklearn的接口~~~~生命不息，学习不止~ 哈哈哈哈【训练一个机器学习模型的五大关键步骤：】（1）选择特征，收集训练样本（2）选择性能...

学习《python machine learning》chapter5——Compressing data via dimensionality reduction主要内容如下：（1）主要成分分析 Principal Component Analysis (PCA) ——非监督学习（2）线性判别分析 Linear Discriminant Analysis (LDA) ——监督学习...

学习《python machine learning》chapter5——Compressing data via dimensionality reductionPCA链接https://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article/details/79812241主要内容如下：（1）主要成分分析 Principal Component Analysis (PCA) —...

学习李航的《统计学习算法》,今天周三，这周任务之一完成逻辑回归模型的博文记录。逻辑回归（Logistic Regression）属于分类方法（classification）。逻辑回归与最大熵模型（maximum entropy）都属于对苏线性模型。【逻辑回归模型】【逻辑分布】X连续随机变量，服从逻辑分布是指：...

git源码地址 https://github.com/xuman-Amy/Model-evaluation-and-Hypamameter-tuning数据地址 https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Breast+Cancer+Wisconsin+(Diagnostic)True positive (TP) ：真实为P，预测为PTrue neg...

import syssys.stdin 系统输入sys.stdout 系统输出将python的.py文件在命令行执行时，想要结合Linux cat 语言由cat命令读入文件，将读入的作为python脚本的输入，然后输出到sys.stdout文件，转存到另一个文件在命令行执行下列命令：cat ./log/201702/operation-log.ai-nlu.201702* | python3 ex...

明早去面试，今天复习了一下八大排序，把总结以及代码实现记录一下~~~希望明天面试顺利！！**结合本科的数据结构课件。**可以参考链接[https://www.cnblogs.com/wuxinyan/p/8615127.html]插入排序1. 【直接插入排序】原理依次遍历数组中的每个元素，当插入到第 i 个位置时，前边的所有元素V[0] V[1]··· V[i-1]都已经排序完毕。...

numpy 生成矩阵numpy中可以直接使用matrix生成矩阵X1 = np.matrix([[1,2,3]])X2 = np.matrix([[1,2,3,4]]).T 2. 矩阵相加减（1）如果矩阵是相同维度的，就直接相对应位置相加减，不在赘述~~(2)如果矩阵维度不相同如果这两个矩阵满足以下两个条件，就可以a. 一个是行向量一个是列向量b.一个多维矩阵，一个一维矩...

CRF原理说明请查看上篇博文https://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article/details/89219584参考链接同上篇博文定义CRF中的初始变量，包括特征函数， 特征函数的权重， 词性标注的label也就是状态序列，以及label_id字典。 def __init__(self, feature_functions, labels): ...

愚人节啊 ~~好久不打卡leetcode，懒癌重生~~ 一手端着老笨做的意面，一手码着弱智的代码283.Move Zeroes很是简单的一道题~不在废话class Solution: def moveZeroes(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: void D...

【最大熵模型】【最大熵原理】不再赘述最大熵原理，简言之，最大熵原理认为所选择的模型必须满足约束条件，不确定的部分都认为是等可能的。利用熵的最大化实现等可能的表示。熵公式： 其中 ， 表示X的取值个数，当且仅当X的分布式均匀分布时等号成立。即，X服从均匀分布时，熵最大。【最大熵模型的定义】最大熵模型，顾名思义就是将最大熵原理应用到分...

参考 《python machine learning》代码读的很费劲，应该是没有功底的原因吧然后就挨个的百度不懂的函数，函数记录在了（一）中，链接为http://blog.youkuaiyun.com/Amy_mm/article/details/79625288Iris数据集 以及源码 可以在github上下载~~GIT: https://github.com/xuman-Amy/Pe...

1、点击注册按钮 没有反应 ，命令窗口提示 call with arg{ },说明数据没有传输成功后来发现廖大的源码有几处修改了，但我没有发现1 ）app.py app.py 中添加了 def auth_factory(app, handler): 函数然后在async def response_factory(app, handler):函数中的else中 添加一句 r[‘user‘] =

参考 http://blog.youkuaiyun.com/u013038499/article/details/52449768添加代码from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']

 知识点： enumerate函数 enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。参考 ： http://www.runoob.com/python/python-func-enumerate.html766. Toeplitz Matrix766. Toeplitz Matrix...

766  Toepliz Matrix A matrix is Toeplitz if every diagonal from top-left to bottom-right has the same element.Now given an M x N matrix, return True if and only if the matrix is Toeplitz.# leetcode T...

169. Majority ElementApproch #1 Brute Force暴风(Brute Force) 算法是普通的模式匹配算法，BF算法的思想就是将目标串 S 的第一个字符与模式串 T 的第一个字符进行匹配，若相等，则继续比较 S 的第二个字符和 T 的第二个字符；若不相等，则比较 S 的第二个字符和T的第一个字符，依次比较下去，直到得出最后的匹配结果。Brute Force it...

#66 plus one老笨今天终于完成了租房，明天开始搬砖之旅 加油啊range（）函数用法转自 http://blog.youkuaiyun.com/chiclewu/article/details/50592368range(stop)range(start, stop[, step])range函数是一个用来创建算数级数序列的通用函数，返回一个[start, start + step, start +...

关于感知机学习的总结，虽然大多是书上内容，但是觉得写下来还是有意义的~~参考其他几篇博客，大致分为以下几个版块【感知机的数学模型】【感知机的几何意义】【感知机学习策略】【感知机学习算法实现——原始形式】【感知机学习算法实现——对偶形式】【感知机算法实现例题】【感知机模型的python实现】参考书籍 李航 -《统计学习方法》 《python machine le...

参考原文链接https://www.kaggle.com/pmarcelino/comprehensive-data-exploration-with-python数据预处理源码（详细注释）git 地址：https://github.com/xuman-Amy/kaggel引入要用的包import pandas as pdimport numpy as npimport m...

Minimizing cost functions with gradient descent【梯度下降法】将平方误差的和作为代价函数J（w）(cost function) 利用梯度下降法最优化cost functionJ（w）对于w求偏导： = 所以 w更新为代码中即 ： self.w_[1:] += self.eta...

【numpy.random.normal( )】对应于numpy中numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)参数的意义为：loc：float 此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre）scale：float 此概率分布的标准差（对应于...

【Modeling class probabilities via logistic regression】 类概率的逻辑回归建模，事件发生的几率（odds）定义为 事件发生概率与事件未发生概率的比值。logit函数代表事件的几率，其中p代表我们所预测事件发生的概率。sigmoid 函数（S形函数） , 如下图sigmoid函数输入为全体实数，将输入转化为（0,1）...

《Python machine learning》书籍学习~~~支持向量机的数学模型稍后补上，先来讲一下sklearn中的实现。Support Vector Machine(SVM) ,优化目标与感知机相反，感知机是实现错误的最小优化；SVM实现边缘最大优化。边缘（margin）:两个分离差超平面之间的距离支持向量（support vector）：距离分割超平面最近的训练样本点...

参考书籍 《python machine learning》对代码进行详细的注释，注释参考 《统计学习方法》 以及博客http://blog.youkuaiyun.com/zhq0808/article/details/68961329GIT源码：https://github.com/xuman-Amy/Perceptron_python代码如下：import numpy as n...

先立个FLAG写一个比较完善的中文序列标注系列因为最近接触的序列标注比较多，主要是做命名实体识别，区别于之前的主要是类别是多种，不仅限于人名地名机构；模型主要是用了经典的BiLSTM+CRF，BERT，以及二者结合的模型。博主渣渣，代码主要参考git上大佬的分享代码，此系列主要记录序列标注的原理，代码的注释，以及自己阅读的相关论文笔记。关于序列标注的统计学习方法主要是HMM，MEMM，CRF...