
机器学习
数学工具构造器
这个作者很懒,什么都没留下…
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autosklearn 源码理解
self.steps0 ['categorical_encoding', <autosklearn.pipeline.components.data_preprocessing.one_hot_encoding.OHEChoice object at 0x7f7a74dfa8d0>]1 ['imputation', Imputation(random_state=None, str...原创 2020-02-03 11:24:22 · 852 阅读 · 0 评论 -
高斯过程
https://borgwang.github.io/ml/2019/07/28/gaussian-processes.htmlhttp://www.gaussianprocess.org/gpml/chapters/RW.pdfhttp://www.columbia.edu/~jwp2128/Teaching/E6892/papers/mlss2012_cunningham_gaussian...原创 2020-01-31 09:52:16 · 488 阅读 · 0 评论 -
核密度函数
# coding:utf-8import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.neighbors import KernelDensitynp.random.seed(1)N = 20X = np.concatenate((np.random.normal(0, 1,int( 0.3 * N)), ...原创 2019-12-04 11:25:57 · 1235 阅读 · 0 评论 -
隐马尔科夫模型Hidden Markov Model (HMM)
文章目录概率计算算法概率计算算法import numpy as np# 状态集合 Q={0,1,2}# 观测集合 V={0,1} red=0 white=1# 状态转移A = np.array([ [.5, .2, .3], [.3, .5, .2], [.2, .3, .5],])# 发射概率 (状态 -> 观测)B = np.array([...原创 2019-11-19 00:28:12 · 272 阅读 · 0 评论 -
手写kmean
n=20m=2X=np.random.randn(n,m)def kmeans(X,h,min_err=0.000001,max_iter=1000000000): n,m=X.shape err,iter=1,1 c0=X[:h,:] while True: clusters=[np.zeros([0,m]) for i in range(...原创 2019-11-02 16:45:44 · 276 阅读 · 0 评论 -
Python深度学习代码块
ImageNet数据集预处理:如果一个图片的长宽比例小于一定比值,则直接拉伸。如果大于一定比值,按照 左、中、右 三部分进行切割def process(img,max_ratio=1.35): if len(img.shape)==2: img=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2RGB) h,w,_=img.shape r...原创 2019-06-01 22:17:22 · 391 阅读 · 0 评论