2019年8月

  • 机器学习中分类模型评估方法

    机器学习中分类模型评估方法

    在本文中,主要会针对分类模型中常用的模型评估方法,主要包含以下几个常用的方法,如AUC,ROC,准确率,召回率等等来对训练好的分类模型进行评估,除此以外我还会动手实践以下,并通过可视化的方式来直观的感受不同的评估方法的特点。

  • ROS+LEDE双软路由配置

    ROS+LEDE双软路由配置

    几个月前为了使自己在单位的网络体验以及让“墙速”飞起,尝试了很多改善网络,科学上网的技术,在这里重点讲述我在采购和配置双软路由以及部署科学上网方面的经验。由于淘宝的不良商家使得我的软路由msata盘崩了,所以我又得重新换个硬盘重新安装和配置,这次安装的时候,大部分的知识都忘记了,为了方便后期的实践,特作此笔记。

  • 聚类分析与Kmeans算法

    聚类分析与Kmeans算法

    本文主要介绍非监督学习任务中的聚类算法,并以kmeans算法为代表深入介绍聚类分析以及如何评估聚类算法。

  • 设计模式之装饰器模式

    设计模式之装饰器模式

    在面向对象设计和开发中,我们常常会遇到一个问题,就是给已经定义好的类添加一个新的功能(职责、操作),在不破坏原有的类及其实现和实例的基础,常常通过利用继承来做这个事情,即定一个新类继承原有类,然后在新类中添加新的功能/方法。这样做的问题会导...

  • 设计模式之策略模式

    设计模式之策略模式

    策略模式是最简单且最直观的模式,你可以在很多项目能够看到它的出现。但是策略模式又能够给大家带来很多的设计模式的思维,如行为与责任组合爆炸单一职责划分关注点分离因此策略模式是非常重要的起始点,因为它可以给你带来很多思维的转变和基础。我们先从一...

  • 设计模式概述

    设计模式概述

    TL;DR什么是设计模式为什么要用设计模式怎么设计设计模式如何使用设计模式什么是设计模式设计模式的起源:设计模式的概念起初源自于建筑设计领域的一位大师ChristopherAlexander一片著作《TheTimelessWayof...

  • 集成方法—bagging和boosting方法大揭秘

    集成方法—bagging和boosting方法大揭秘

    本文主要解密集成方法中的两大宝物:boosting算法和bagging方法,这两种方法各有千秋,都很牛逼,我会从手撸代码的角度剖析他们。

  • CART-分类回归树学习算法及其实现

    CART-分类回归树学习算法及其实现

    前面的一篇有关决策树学习算法《决策树算法及其实现》简单的介绍了决策树的基本概念和相关的算法,本文主要深入学习决策树中的CART树,并讨论有关决策树的一些存在的问题并作出解释性的回答。tl;dr我们先回顾一下简单的决策树构造过程:决策树的构造...

  • 感知机算法及其实现

    感知机算法及其实现

    感知机算法及其实现

  • 决策树算法及其实现

    决策树算法及其实现

    决策树,机器学习,python实现决策树

  • K近邻算法及其实现

    K近邻算法及其实现

    tl;dr在讨论K近邻算法之前,首先思考下面几个问题:什么是K近邻算法?K近邻算法的工作原理?K是怎么选择的,即如何选择K?是如何度量两个数据点的距离的?特殊情况下,当K=1时和当K=N时?K近邻算法流程?K近邻算法的优缺点以及与其他分类算...

  • 数据分析之探索性数据分析(EDA)

    数据分析之探索性数据分析(EDA)

    tl;dr探索性数据分析往往是在对数据建模之前,对数据的基本认识,主要从数据的一些简单的数据特征入手,通过独立性检验,假设检验并辅助以作图的方式对数据进行简单的分析,EDA往往是在做数据建模或机器学习时,必不可少的一步。那么什么是探索性数...

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