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RSS订阅原创 机器学习入门基础概念（1）
时隔两年半，再次上我这个CSDN账号。最近正好复习机器学习考试，就把一些基本的机器学习概念在博客记录一下，就当复习了。一些概念：什么是机器学习1.什么是机器学习？机器学习就是计算机基于数据建立概率统计模型，并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。2.期望风险、经验风险与结构风险期望风险可以看为关于P(X,Y)平均意义下的损失，机器学习的目标就是选择期望风险最小的模型。但事实上P(X,Y)我们是不知道的，如果知道的话我们就可以直接通过联合概率推导出条件概率，也就不需要学习这一过.
2020-06-11 22:06:43
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原创 模拟退火算法解100城市以上的TSP问题
模拟退火能有助于避免陷入局部最优解，理论上来说初始温度足够高，热平衡时间足够长即可搜索到全局最优解，用matlab编程实现如下。clc;clear all;close all;coordinates=[ 1 288 149 2 288 129 3 270 133 4 256 141 5 256 157 6 246 157 7 236 169 8 228 169
2017-08-26 00:17:05
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原创 matlab求解常微分方程数值解
求解如下常微分方程组，其中有s和i两个变量首先声明这个函数文件function y=infect(t,x)lamp=11;u=3;y=[lamp*x(1)*x(2)-u*x(1),-lamp*x(1)*x(2)]';x(1)代表i x(2)代表s利用ode45对其求数值解ode45是一种变步长4阶5级runge-kutta-felhberg法进行计算x0=
2017-08-16 19:06:27
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转载 Python中pandas.read_csv的参数整理
pandas.read_csv参数整理 读取CSV（逗号分割）文件到DataFrame也支持文件的部分导入和选择迭代更多帮助参见：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/io.html参数：filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._p
2017-08-01 22:53:07
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原创 2017年中国高校大数据挑战赛___初试
初赛提交阶段已经结束=。=学习了一小段时间python机器学习后终于感觉可以动手试试这个比赛，就把下载好的数据又翻出来，其实一开始无从下手就是不懂这数据怎么处理，现在发现还是挺简单的，最重要的阶段其实还是特征工程，选择好的特征然后带入各种各样的模型进行分类即可。数据读入用python中的list存放，代码全程暴力for循环做的，没有用numpy，然后提取了相应的特征，一个是目标坐标的x差值，一个是
2017-07-30 21:03:18
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原创 机器学习实战学习_____(2)决策树
算法的优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据。算法的缺点：可能会产生过度匹配问题适用数据类型：数值型和标称型决策树算法，顾名思义，就是通过不断决策来对某一数据样本进行分类，比如在对一个西瓜好坏的判断，我们不可能不假思索的直接说这个西瓜的是好还是坏，我们需要从西瓜的不同特征中进行逐一判断，从而得出出西瓜的好坏这一结论。在判断的过程中，我们一
2017-07-26 18:23:38
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空空如也
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