<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[haoen110的博客]]></title><description><![CDATA[分享学习经验心得，多多交流共同进步哦！]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; haoen110]]></copyright><item><title><![CDATA[重采样方法 (Resampling Methods) (CV, Bootstrap)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/104040914</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/104040914</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 19 Jan 2020 15:08:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[文章目录IntroductionCross-ValidationThe Validation Set ApproachDrawbacksLeave-One-Out Cross-ValidationIn Linear RegressionDrawbacksK-fold Cross-ValidationBootstrapStepsEstimate of S.E.Estimate of C.I.Boot...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[搭建数据科学虚拟机(DSVM)远程玩转数据（远程使用ipad来写Python）]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/102173941</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/102173941</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sat, 05 Oct 2019 22:36:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[搭建数据科学虚拟机(DSVM)远程玩转数据
大家有没有想过，如果有一天我可以用ipad来编程就好了。或者总是抱怨自己的电脑跑程序跑得慢。今天！我就来给大家分享一下利用Azure品台的云端服务器来搭建数据科学虚拟机(DSVM)，让我们只要有一个浏览器，不论在手机上、平板上，还是经过多少个世纪的电脑上，都可以开开心心地享受数据科学带来的乐趣。

请大家参考我的上一期，首先成功拥有Azure使用权。ht...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[注册学生Azure]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/102158569</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/102158569</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sat, 05 Oct 2019 17:48:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[注册学生Azure账号

Azure是微软推出的云计算服务，在你使用 Internet（“云”）通过 Azure 等提供程序对服务器、存储、网络和软件等计算服务进行访问时，将同步进行云计算。例如，现在大多数人都是联机存储个人文档和照片，而不是存储在个人电脑的硬盘上：这就是云计算。Azure 等云计算平台往往比本地服务器更便宜、更安全、更可靠以及更灵活。使用云，几乎不会发生因维护、盗窃或损坏而导致的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[梯度下降 Python]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100175074</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100175074</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sat, 31 Aug 2019 17:22:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[Gradient Descent
Today, 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​x
The cost function, “Squared ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[梯度下降和Normal Equation的比较]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100151345</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100151345</guid><author>haoen110</author><pubDate>Fri, 30 Aug 2019 10:02:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[梯度下降和Normal Equation的比较

Normal Equation是一种基础的最小二乘方法
推导：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22757336





梯度下降
Normal Equation




需要选择学习率
不需要选择学习率


需要很多次迭代
不需要很多次迭代


复杂度低 O(kn2)O(kn^2)O(kn2)
复杂度高 O(n3)O(n...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Linux升级Python3.7]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100061547</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100061547</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 25 Aug 2019 11:51:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[Linux升级Python3.7
Ubuntu18.x默认为python3.6.7，如何将它升级为3.7.x并且使其为默认版本的python呢？
首先先查看一下当前Python的版本：
python3 -V
安装Python3.7


在终端输入如下代码安装最新Python3.7
apt install python3.7



将Python3.6和Python3.7添加到可选择升级当中
sud...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Skew and Kurtosis (峰度和偏度) 转载]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100050465</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/100050465</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sat, 24 Aug 2019 11:13:33 +0800</pubDate><description><![CDATA[Skewness
It is the degree of distortion from the symmetrical bell curve or the normal distribution. It measures the lack of symmetry in data distribution.
It differentiates extreme values in one versu...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[PandasBasic基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/95042110</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/95042110</guid><author>haoen110</author><pubDate>Mon, 08 Jul 2019 07:31:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pandas对象
import numpy as np
import pandas as pd

1. 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])
data

0    0.25
1    0.50
2    0.75
3    1.00
dtype: float64

从上面看出，数据和索引（第一列）绑定在一起
# ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像识别ImageRecognition]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92795903</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92795903</guid><author>haoen110</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2019 16:50:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[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 cv
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

original = cv.imread('../data/fores...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[语音识别SpeechRecognition]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92769444</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92769444</guid><author>haoen110</author><pubDate>Tue, 18 Jun 2019 10:59:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[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.py
import numpy as np
import numpy.ff...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[聚类Clustering]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92380480</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92380480</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 16 Jun 2019 10:56:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[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)...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分类Classification(支持向量机 SVM)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92380186</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92380186</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 16 Jun 2019 10:52:30 +0800</pubDate><description><![CDATA[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...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[分类Classification(决策树 DecisionTree 朴素贝叶斯 Naive Bayesian)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92379797</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/92379797</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 16 Jun 2019 10:47:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[八、人工分类




输入1
输入2
输出




3
1
0


2
5
1


1
8
1


6
4
0


5
2
0


3
5
1


4
7
1


4
-1
0


6
8
？


5
1
？


import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
x = np.array([
    [3, 1],
    [2, 5],
    ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[决策树概览DecisionTreeIntro]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91360217</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91360217</guid><author>haoen110</author><pubDate>Mon, 10 Jun 2019 09:04:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[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




1
1
1
2
5000
1


1
2
2
1
8000
2


2...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[回归Regression(一元线性回归、岭回归、多元线性回归、多项式回归)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91352669</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91352669</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 09 Jun 2019 14:13:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[四、一元线性回归
1. 预测函数




输入
输出




0
1


1
3


2
5


3
7


4
9


…
…




预测函数为：y=1+2xy=1+2xy=1+2x


预测：输入10；输出21


y=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
...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[机器学习MachineLearning概述(简单预处理)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91352604</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91352604</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 09 Jun 2019 14:04:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[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...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[将博客搬至优快云]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854159</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sun, 09 Jun 2019 10:54:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[将博客搬至优快云
		
		
		
			搬家
尝试一下优快云的Markdown编辑器。












		
		posted @ 2019-06-09 10:54 黑洞频率 阅读(...) 评论(...)  编辑 收藏
	...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[numpy_basic3]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854153</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854153</guid><author>haoen110</author><pubDate>Sat, 08 Jun 2019 09:58:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[numpy_basic3
		
		
		
			矩陣

矩阵是numpy.matrix类类型的对象，该类继承自numpy.ndarray，任何针对多维数组的操作，对矩阵同样有效，但是作为子类矩阵又结合其自身的特点，做了必要的扩充，比如：乘法计算、求逆等。
矩阵对象的创建可以通过以下三种方式：

numpy.matrix(任何可被解释为矩阵的二维容器,copy=是否复制数...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[numpy_basic2]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854149</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854149</guid><author>haoen110</author><pubDate>Fri, 24 May 2019 17:03:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[numpy_basic2
		
		
		
			# 六、numpy的常用函数
1. 读取文件

逻辑上可被解释为二维数组的文本文件：

数据项1&lt;分隔符&gt;数据项2&lt;分隔符&gt;...&lt;分隔符&gt;数据项n
numpy.loadtxt(
文件路径,
delimiter=分隔符(缺省一个空格),
usecols=列序列(缺省所有列),
unpac...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matplotlib]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854139</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haoen110/article/details/91854139</guid><author>haoen110</author><pubDate>Fri, 24 May 2019 17:03:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[matplotlib
		
		
		
			五、数据可视化
1. 基本绘图

mp.plot(水平坐标, 垂直坐标)

# plt1.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as mp
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 1000) # arange可以生成类似的整数
print(x.sha...]]></description><category></category></item></channel></rss>