Gssol-CSDN博客

原创 kaggle完整的分析过程

1. 引入所有需要的包# -*- coding:utf-8 -*-# 忽略警告import warningswarnings.filterwarnings('ignore')# 引入数据处理包import numpy as npimport pandas as pd# 引入算法包from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi...

2018-03-01 11:48:23 1752 1

原创数据处理：12个使得效率倍增的pandas技巧

2: Defining the Dataset ClassInstructionsCreate a class called Dataset. Inside the class, create a type attribute. Assign the value “csv” to it.Create an instance of the Dataset class, and assign it

2017-07-20 22:47:58 462

原创感知机

机器学习的方式监督学习，非监督学习，增强学习感知机感知机接收一个样本输入x，然后将其和权重w结合，计算网络输入z。z接着被传递给激活函数，产生一个二分类输出-1或1作为预测的样本类别。在整个学习阶段，输出用于计算预测错误率和更新权重参数。感知机算法仅在两个类别确实线性可分并且学习率充分小的情况下才能保证收敛。如果两个类别不能被同一线性决策界分开，我们可以设置最大训练集迭代次数或者可容忍的错误

2017-07-07 22:16:47 595

原创机器学习—推荐系统的设计

搜集偏好首先需要找到一种表达不同人以及其偏好的方法，在python中可以使用一个嵌套的字典来表达。eg：不同人对几部影片的评价下面代码命名为：recommendations.pycritics={'Lisa Rose': {'Lady in the Water': 2.5, 'Snakes on a Plane': 3.5, 'Just My Luck': 3.0, 'Superma

2017-07-03 21:08:02 484

原创机器学习002—决策树

决策树1 决策树概念 A decision tree is a decision support tool that uses a tree-like graph or model of decisions and their possible consequences, including chance event outcomes, resource costs, and utility.

2017-06-21 10:51:56 738

原创机器学习笔记 001

机器学习机器学习概念机器学习，通常的机器指的是“计算机”，机器学习就是让计算机自己学习。最主要的思想是“统计”和“分类”。通常的是给计算机一些指令，然后计算机进行处理；而机器学习主要是分析数据，产生模型，进而进行预测。“等人事件”：例如和某人有约，但不知道对方到达时间我们可以根据对方平时的到达情况来判断自己什么出门等待的时间最少。我们是根据之前的情况来进行分析，利用机器学习，让计算机自己统

2017-06-19 17:56:31 632

原创多线程编程

1. 从线程到多线程线程的定义：线程：程序执行流的最小单元。它是进程内一个相对独立的、可调度的执行单元，是系统独立调度和分派CPU的基本单位。线程从创建到消亡的过程：多线程的定义：多线程：从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作。Java垃圾回收机制：垃圾回收机制: 在Java中，垃圾回收机制就是通过一个线程在后台实现的，这样

2017-03-29 13:16:00 324

原创 Swing入门

厌倦了在控制台使用键盘输入并显示结果的过程？是的，在你现在这台电脑上，已经很少有程序使用这种交互方式。本实验将带你初步进入图形用户界面（GUI）的世界，让你学会如何编写屏幕上那些具有特定大小和位置的窗体程序，并在其中添加文本，处理用户的输入。通过学习，可以让你的程序真正地“有头有脸”——具有更好的人机交互性能。1. GUI和MVC 图形用户界面（Graphical User Interface

2017-03-28 20:39:59 577

原创输入输出

1. Java中的“流”在大多数程序中，都需要对输入输出进行处理。例如我们在前面各个章节中需要获取用户从键盘上的输入，需要在控制台输出结果等等。除此之外还有从文件中读取数据，向文件中写入数据等等。在Java中，我们把这些不同类型的输入输出源抽象地称为流，也就是Stream；在里面输入输出的数据则称为数据流（Data Stream），它们通常具有统一的接口。于是我们得到了数据流的定义：一个Jav

2017-03-28 19:02:58 428

原创错误处理

1. 常见异常异常都是从Throwable类派生出来的，而Throwable类是直接从Object类继承而来。通常的异常有四类： 1. Error ：系统内部错误，这类错误由系统进行处理，程序本身无需捕获处理。 2. Exception：可以处理的异常 3. RuntimeException：可以捕获，也可以不捕获的异常 4. 继承Exception的其他类：必须捕获，通常在API文档会说

2017-03-27 18:33:42 701

原创数学工具

Java为开发者提供了基本的数学工具类——Math类。Math类包含用于执行基本数学运算的方法，如初等指数、对数、平方根和三角函数。本实验我们将利用这些方法，对数值进行复杂的运算。 Java数学工具包java.lang.Math类 Java SE官方API文档 - Java.lang.Math Java SE官方API文档 - Java.lang.Random1. Math类中的常量Math类

2017-03-27 17:35:23 738

1. 集合类框架定义在Java语言中，Java语言的设计者对常用的数据结构和算法做了一些规范（接口）和实现（具体实现接口的类）。所有抽象出来的数据结构和操作（算法）统称为Java集合框架（Java Collection Framework）。这意味着我们在具体应用时不必考虑数据结构和算法实现细节，只需要用这些类创建出来一些对象并加以应用就可以了，从而提高了编程效率。你可以了解更多关于Java集合框

2017-03-27 13:23:54 385

原创字符串与包装类

1. 字符串类1.1 字符串类定义Java字符串类（java.lang.String）是java中使用最多的类，也是最为特殊的一个类。字符串（String）是由数字、字母、下划线组成的一串字符，是编程语言中表示文本的数据类型。操作字符串的常用方法有复制、计算其长度、查找字符串中的某些字符等。java标准库中的String类包含很多的想法，想要记住所有的类和方法是一件很困难的事情，最好的

2017-03-27 12:23:49 488

原创认识J2SE

1. J2SE的定义J2SE：全称为Java 2 Standard Edition。Java 2平台包括：标准版（J2SE）、企业版（J2EE）和微缩版（J2ME）三个版本。J2SE主要包括UI、集成库、语言和工具基础库、其他基础库、java虚拟机等组件。2. 面向对象2.1 类与对象的关系：类是现实世界或者思维世界中的实体在计算机中的反映，它将数据以及这些数据的操作封装在一起。对象是具有类类型的变

2017-03-26 22:18:57 440

原创 java实现微信红包分配算法

红包算法分析有人认为，抢红包的额度是从0.01到剩余平均值*N(N是一个系数，决定最大的红包值)之间，比如一共发了10块钱，发了10个红包：第一个人可以拿到(0.01~1*N)之间的一个红包值，当然为了确保所有人至少有1分钱拿，不能前几个人就把钱拿光了，因此需要有一个判断算法。举个例子，如果每个人都拿了自己的最大值：package 红包分配;public class test { publi

2017-03-25 16:32:43 1601 2

原创工厂模式

工厂模式定义在面向对象程序设计中，工厂通常是用来创建其他对象的对象，工产模式根据不同的参数来实现不同的分配方案和创建对象。在工产模式中，我们创建对象时不会对客户端暴露创建逻辑，而且是通过使用一个共同的接口来指向新创建的对象。工厂模式通常分为：普通工厂模式多个工厂方法模式静态工厂方法模式普通工厂模式例如用工厂模式创建人。先创建一个男人，他每天都“吃饭、睡觉、打豆豆”，然后我们再创建一个

2017-03-25 15:53:35 435

原创 java设计模式

java设计模式设计模式定义设计模式原则设计模式分类常用设计模式（一）设计模式定义设计模式是针对软件设计中普遍存在的各种问题，所提出的解决方案。换句话说，设计模式是一套被反复使用，多数人知晓的、经过分类的，代码设计的经验的总结。使用设计模式是为了可重用代码，使代码更**容易被他人理解，保证代码可靠性。（二）设计模式原则1. 开闭原则开闭原则即：对扩展开放，对修改封闭。在程序需

2017-03-24 22:36:03 313

SVM 官方说明文档

SVM官方说明文档，包含所有的实现细节以及参数说明函数

2017-12-04

高清pd_数学之美

《数学之美》是人民邮电出版社于2012年5月出版的图书，作者吴军，2014年再版。书中将高深的数学原理讲得更加通俗易懂，让非专业读者也能领略数学的魅力。通过具体实例教会读者在解决问题时如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新等。

2017-10-19

机器学习实战

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。, 本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。, 全书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。通过各种实例，读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

2017-06-22

decision tree

机器学习决策树