matlab/python/机器学习
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主要介绍一些机器学习的基本算法，包括线性回归，逻辑回归，树回归，K近似，还有数据分析，数据挖掘，爬虫等。同时还会介绍一些相关软件的安装，相关工具包的安装以及配置。
毛毛虫（mmc）
学知不足，知不足更好学
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机器学习这样学会更简单
监督学习（1）——一元线性回归原创 2020-03-09 11:30:01 · 764 阅读 · 0 评论 -
数据平滑和离群值检测
% This LaTeX was auto-generated from MATLAB code.% To make changes, update the MATLAB code and export to LaTeX again.\documentclass{article}\usepackage[utf8]{inputenc}\usepackage[T1]{fontenc}\use...原创 2020-02-29 09:24:43 · 1704 阅读 · 2 评论 -
机器学习（3）——PCA（续）：The use of machine learning Toolbox function PCA
前言在上一节机器学习（2）——PCA（principal components analysis 主成分分析）降维已经详细地介绍了PCA的数学概念、数学原理，以及算法的推导过程。但是，光掌握这些是远远不够的，就像你拥有非常优秀的思想，无法表达出来也是白搭。就像我们掌握所有的数学原理，但无法将其通过合适工具运用到具体的例子上，那我们的所做从而失去了它原本的意义。因此，在这一节，我主要介绍利...原创 2020-02-23 22:54:06 · 268 阅读 · 0 评论 -
机器学习（2）——PCA（principal components analysis 主成分分析）降维
概念PCA（principal components analysis）即主成分分析技术，又称主分量分析。主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标。在统计学中，主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中，使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上，第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上，...原创 2020-02-20 21:35:40 · 838 阅读 · 0 评论 -
机器学习（1）——获取数据及数据预处理
机器学习（1）——获取数据及数据预处理基本概念机器学习（1）——获取数据及数据预处理基本概念基本概念机器学习教计算机执行人和动物与生俱来的活动：从经验中学习。 机器学习算法使用计算方法直接从数据中“学习”信息，而不依赖 于预定方程模型。当可用于学习的样本数量增加时，这些算法可自 适应提高性能。机器学习算法可从能够带来洞察力的数据中发现自然模式， 帮助您更好地制定决策和做出预测。医疗诊断...原创 2020-02-17 11:54:00 · 3492 阅读 · 0 评论 -
听说这样玩聚类会更骚
概念给定样本集D={x1,x2,⋯ ,xm}D=\lbrace x_1,x_2,\cdots,x_m\rbraceD={x1,x2,⋯,xm}，“k均值”（k−meansk-meansk−means）算法针对聚类所得簇划分C={C1,C2,⋯ ,Cm}C=\lbrace C_1,C_2,\cdots,C_m\rbraceC={C1,C2,⋯,Cm}最小化平方误差E=∑i=1k∑x∈...原创 2020-02-24 20:19:41 · 344 阅读 · 0 评论 -
anaconda 中安装Scrapy
anaconda 中安装Scrapy第一步点击开始，找到Anaconda prompt (Anaconda3)，点击打开（注意，界面和cmd一样，但不是cmd）,界面如下第二步输入安装命令 conda install scrapy ，出现如下界面（这里执行时间可能比较长，通常1分钟左右）第三步第二部执行完后，最后一句是 Proceed ([y]/n)? ，输入y，出现如下界面...原创 2020-02-14 19:03:59 · 3379 阅读 · 2 评论 -
非常高效的 Anaconda的安装配置
Anaconda的安装和配置Anaconda介绍Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。因为包含了大量的科学包。Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等，conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的...原创 2020-02-14 09:46:50 · 271 阅读 · 0 评论