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RSS订阅原创 机器学习：支持向量机
支持向量机(SVM)是一种常用的分类算法，核心思想是通过寻找最优决策边界最大化分类间隔。主要分为硬间隔（完美线性可分）和软间隔（允许一定分类错误）两种形式。SVM通过核函数处理非线性问题，常用核函数包括线性核、多项式核和径向基核(RBF)。网格搜索可用于优化超参数选择。本文通过Python代码示例展示了SVM在分类和回归任务中的应用，包括数据准备、模型训练、评估指标计算和结果可视化。SVM在各类机器学习任务中表现优异，尤其适合处理中小规模数据集。
2025-10-13 17:24:52
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原创 机器学习：决策树
决策树是一种基于树结构的分类模型，通过信息熵、信息增益、信息增益率和基尼系数等指标进行特征选择与数据划分。本文以天气数据为例，详细计算了信息熵（H(S)=0.940）、信息增益（天气特征增益最大为0.2467），并针对多值特征问题引入信息增益率（天气特征增益率0.156）。同时演示了基尼系数的计算（初始Gini=0.459），说明不同分裂准则的差异。通过Python代码实现了关键指标的计算，揭示了决策树构建过程中特征选择的核心逻辑，为分类问题提供量化依据。
2025-10-08 21:48:42
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原创 机器学习：逻辑回归
逻辑回归是一种用于分类的算法，通过sigmoid函数将线性回归结果映射为概率。它可处理二分类问题，也可通过多个分类器解决多分类任务。评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1-Score、ROC曲线和AUC值等。实现方式上，既可用Sklearn的LogisticRegression模块，也可用PyTorch构建神经网络。其中PyTorch实现涉及定义网络结构、优化器和损失函数，训练后通过混淆矩阵和分类指标评估模型性能。两种方法都能有效完成分类任务，但PyTorch实现更灵活，适合复杂场景。
2025-10-03 14:18:26
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原创 机器学习：线性回归
本文介绍了线性回归的基本概念、实现方法及应用场景。主要内容包括：1) 线性回归适用于特征与目标值呈线性关系的情况，其"线性"指参数线性而非特征线性；2) 损失函数通常采用均方误差(MSE)衡量预测偏差；3) 优化方法主要有SGD随机梯度下降和Adam自适应学习率；4) 分别使用sklearn和PyTorch实现了一元线性回归，并通过可视化展示拟合效果；5) 介绍了多项式回归也属于线性回归，并演示了sklearn实现的三次多项式回归案例。文章通过代码示例展示了不同框架下的回归实现过程，对比
2025-09-30 20:55:27
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原创 机器学习：编码方式
在对分类任务进行预测的时候，通常需要对目标类别进行编码(Encode)，这里主要介绍在机器学习中常用的几种编码方式。包括：one-hot编码(独热编码)、标签编码、目标编码、序数编码。
2025-09-26 23:29:28
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原创 SQL：连续登录类型问题的解题思路
本文介绍了SQL中解决连续登录问题的两种方法：1）适用于短期连续登录的三表连接法，通过datediff筛选连续日期；2）适用于长期连续登录的窗口函数法，利用row_number()和日期差值计算连续天数。文中以新用户连续登录3天为例，展示了完整SQL实现过程，包括数据去重、注册用户筛选等步骤，并附有清晰的代码示例和结果截图。
2025-09-04 14:51:34
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原创 MySQL进阶篇(存储引擎、索引、视图、SQL性能优化、存储过程、触发器、锁)
MySQL进阶篇，基于前面的基础篇，本篇利用文字+代码+图片讲述了MySQL中存储引擎、索引、SQL性能优化、存储过程、触发器和锁的相关知识。
2025-05-29 21:57:44
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原创 MySQL入门篇(SQL语句、函数、约束、多表查询、事务)
本文章主要采用文字+代码+例题+运行结果的形式，讲解了MySQL中的基础知识，包括SQL语句(DDL、DML、DQL、DCL)、函数(数值函数、字符串函数、日期函数、流程函数)、约束(主要讲了主键和外键)、多表查询(内连接、外连接、子查询、联合查询)以及事务(事务特性、并发事务引起的问题以及隔离机制如何避免这些问题)。
2025-04-30 14:08:57
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原创 FPGA:UART串口接收(高干扰情况)
在上一篇文章中介绍过UART串口接收模块，其中一个需要优化的方向就是在高干扰情况下，如何实现可靠的UART串口接收任务。
2025-02-26 17:47:12
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原创 Tkinter-Entry单行输入组件
在GUI界面下，有时需要输入一些内容供我们接受，例如在一个登录界面，我们可能需要接受用户输入的账号、密码以及验证码等信息，这个时候可以考虑使用Entry单行输入组件。
2025-01-12 18:51:43
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原创 Tkinter组件-Label标签组件
在GUI界面上，我们希望显示一些不可修改的内容，如在GUI界面下方写明版权、开发对应版本的信息。这个时候就需要使用Label标签。其不仅可以显示文字，也可以显示图像。
2025-01-12 18:37:42
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原创 Tkinter组件-Button按键
在GUI图形界面中，用户需要有时候需要做一些确定的动作，例如播放视频，输入完账号密码后点击登录。这个时候需要就需要引入一个按钮(Button)供用户完成这个操作，在Tkinter内提供了Button方法，创建一个按钮。
2025-01-11 18:19:31
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原创 初识Tkinter
GUI编程，全称为Graphical User Interface，即用户图形界面。我们使用Python进行编程时，通常在控制台显示程序的运行过程以及运行结果。使得其交互效果较差，由此，GUI编程可以解决这一“痛点”。目前，Python上提供的GUI编程库主要有以下三种:Tkinter，wxpython以及PyQt。
2025-01-10 14:15:50
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原创 FPGA:串口通信发送模块
如何使用FPGA实现UART串口通信协议的发送模块呢？这里给出一种基于verilog的实现以及仿真测试，并给出误差分析的过程。
2024-08-02 14:06:53
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原创 FPGA:3-8译码器的设计
本文主要介绍了3-8译码器的基本工作原理以及真值表，并给出如何在FPGA开发板上可视化3-8译码器，并给出了对应的verilog格式的设计文件和测试文件。在结尾给出了仿真结果。
2024-07-18 00:22:40
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原创 Tensorboard的使用
使用Tensorboard中SummaryWriter类，并调用对应的add_image和add_scalar方法进行数据可视化。
2024-07-15 09:59:43
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原创 数据挖掘——matplotlib
数据挖掘matplotlib部分，包括柱状图，折线图，直方图，饼图，散点图的绘画，并提供了具体的案例和对应代码，已经运行后的结果展示。
2024-07-09 20:12:07
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原创 机器学习——逻辑回归
逻辑回归是一个二分类算法，本文主要介绍了逻辑回归流程以及逻辑回归的损失评估，报考精确率和召回率，F1-score,ROC曲线和AUC指标，最后以癌症预测为案例并查看各种评估指标。
2024-07-06 14:48:42
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原创 机器学习——朴素贝叶斯算法
介绍了朴素贝叶斯与普通贝叶斯分类，并列举了如何计算贝叶斯概率以及分类流程，最后以垃圾短信分类为例，可发现朴素贝叶斯在文本处理能力出色。
2024-07-03 15:06:52
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原创 机器学习案例--使用KNN邻近算法预测Facebook用户签到位置
此时正确率较低，是因为筛选了经纬度固定的用户数据，但是我们在处理数据时还新增了一些数据，且过滤掉了次数少于3次的地点，最后，KNN是一个基于距离的算法，对线性关系处理较好。数据通常包括用户ID、签到时间、签到地点的经纬度、位置ID等。其中，row_id表示数据对应的id，在预测时无作用，x,y表示对应的经纬度，而accuracy表示测量进度，time表示时间戳(1970年1月1日起始)，place_id为签到位置对应的id。：给定用户的签到记录，预测用户未来可能签到的地点(place_id)
2024-06-15 02:41:00
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癌症预测数据集，可用逻辑回归完成模型的构建
2024-07-06
波士顿房价数据集，包含四个特征
2024-07-05
朴素贝叶斯分类-短信数据集
2024-07-03
Facebook用户签到位置预测数据集
2024-06-15
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