haoen110的博客

机器学习一、概述1. 什么是机器学习？人工智能：通过人工的方法，实现或者近似实现某些需要人类智能处理的问题，都可以称为人工智能。机器学习：一个计算机程序在完成任务T之后，获得经验E，而该经验的效果可以通过P得以表现，如果随着T的增加，借助P来表现的E也可以同步增进，则称这样的程序为机器学习系统。特点：自我完善、自我修正、自我增强。2. 为什么需要机器学习？简化或者替代人工方式的...

Pandas对象import numpy as npimport pandas as pd1. Series对象带有索引数据的一维数组data = pd.Series([0.25, 0.5, 0.75, 1.0])data0 0.251 0.502 0.753 1.00dtype: float64从上面看出，数据和索引（第一列）绑定在一起# ...

图像识别注意：cv2中的色彩排列是(b,g,r)，而matplotlib库中的排列方式是(r,g,b)，本文件中采用plt进行输出，因此颜色不是准确的颜色1. OpenCV，机器视觉import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltoriginal = cv.imread('../data/fores...

语音识别1. 声音的本质是震动，震动的本质是位移关于时间的函数Signal: s = f(t)波形文件(.wav)中记录了不同采样时刻的位移2. 通过傅里叶变换可以将时间域的声音函数分解为一系列不同频率的正弦函数的叠加，通过频率谱线的特殊分布，建立音频内容和文本的对应关系，以此作为模型训练的基础。# audio.pyimport numpy as npimport numpy.ff...

十三、聚类1. 样本相似性：欧氏距离用两个样本对应特征值之差的平方和之平方根，即欧氏距离，来表示这两个样本的相似性。P(x1)−Q(x2):∣x1−x2∣=(x1−x2)2P(x1)-Q(x2):|x1-x2|=\sqrt{(x1-x2)^2}P(x1)−Q(x2):∣x1−x2∣=(x1−x2)2​P(x1,y1)−Q(x2,y2):(x1−x2)2+(y1−y2)2P(x1,y1)...

十二、支持向量机(SVM)1. 原理寻求最优分类边界：正确：对大部分样本可以正确地划分类别。泛化：最大化支持向量间距。公平：与支持向量等距。简单：线性，直线或平面，分割超平面。基于核函数的升维变换：通过名为核函数的特征变换，增加新的特征，使得低维度空间中的线性不可分问题变为高维度空间中的线性可分问题。2. 不同核函数的分类效果线性核函数：l...

八、人工分类输入1输入2输出3102511816405203514714-1068？51？import numpy as npimport matplotlib.pyplot as mpx = np.array([ [3, 1], [2, 5], ...

七、决策树1. 基本原理相似的输入导致相似的输出。例如：年龄：青年-1，中年-2，老年-3学历：专科-1，本科-2，硕士-3，博士-4经验：缺乏-1，一般-2，丰富-3，资深-4性别：男-1，女-2薪资：1-低，2-中，3-高，4-超高年龄学历工作经验性别薪资数薪资类1112500011221800022...

PythonAdvancedPythonAdvancedfunction 函数 （要多使用函数，方便，少变量，好改错）函数是可以重复执行的语句块，可以重复使用作用：1、用于封装语句块，提高代码的重用性2、定义用户级别的函数def 语句 函数定义（创建）语句的语法：def 函数名(形参列表):语句块说明：1、函数的名字就是语句块的名称2、函数名的命名规...

PythonBasicPythonBasicPython程序的组成程序由模块组成模块由语句、函数、类、数据等组成语句包含表达式表达式建立并处理数据对象Python运行1、python3 hello.py2、（前提：文件内加上#！ /usr/bin/python3）chomd u+x hello.py 之后用 ./hello.pyPython的交互提示模式...

MySQL和Python交互与Python交互python3模块名：pymysqlconda install pymysqlconda install sqlalchemypython2模块名：MySQLdbimport pymysql# 1、创建与数据库连接对象db = pymysql.connect(host='localhost', user='haoen110'...

四、一元线性回归1. 预测函数输入输出0113253749……预测函数为：y=1+2xy=1+2xy=1+2x预测：输入10；输出21y=w0+w1xy=w_0+w_1xy=w0​+w1​x，任务就是寻找预测函数中的模型参数w0w_0w0​和w1w_1w1​，以满足输入和输出之间的联系。2. 单样本误差...

Gradient DescentToday, I’m going to try this method to solve a linear regression problem.Function can be written as:h(θ)=θ0+θ1xh(\theta)=\theta_0+\theta_1xh(θ)=θ0​+θ1​xThe cost function, “Squared ...