前言： mysql行列变化，最难的就是将多个列变成多行，使用的比较多的是统计学中行变列，列变行，没有找到现成的函数或者语句，所以自己写了存储过程，使用动态sql来实现，应用业务场景，用户每个月都有使用记录数录入一张表，一个月一个字段，所以表的字段是动态增长的，现在需要实时统计当前用户使用的总数量，如果你知道有多少个字段，那么可以用select c1+c2+c3+…. From tbname whe...
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2014-09-10 00:30:19
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机器学习的目标：通过若干实例让机器学会完成任务。统计学是机器学习专家经常研究的一个领域。机器学习的方法不是瀑布式的过程，需要反复分析，探索，尝试。Python被作者认为是一种非常有效的建模语言。一个观点：算法不是最花时间的，花时间的是：1.读取和清洗数据。2.探索和理解输入数据。3.分析如何最好的将...
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2014-09-03 00:11:05
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线性回归与梯度下降算法作者：上品物语知识点：线性回归概念梯度下降算法 l 批量梯度下降算法 l 随机梯度下降算法 l 算法收敛判断方法1.1 线性回归在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行...
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2014-09-02 19:26:35
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参考，隐马尔可夫模型（HMM）攻略 首先看看确定的状态序列，这种状态序列中状态的变化是确定的，比如 红绿灯，一定是绿灯->红灯->黄灯，这样的状态序列 当然也有些不确定状态序列，比如 天气，今天是晴天，你不能确定明天也一定是晴天或雨天 于是我们用概率来表示这种不确定性，称为马尔可夫过程 (Marko...
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2014-09-01 22:21:23
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一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先，我们给定一个含有n个样本的集合，下面给出这些概念的公式描述：均值：标准差：方差：均值描述的是样本集合的中间点，它告诉我们的信息是有限的，而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例，[0, ...
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2014-08-31 13:05:41
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这两天看《统计学习方法》，记录了一些基本的知识点。1.统计学习的方法 从给定的、有限的、用于学习的训练数据集合出发，假设数据时独立同分布产生；并且假设要学习的模型术语某个函数的集合，称为假设空间；应用某个评价准则，从假设空间中选取一个最优的模型，使他对已知训练数据及未知测试数据在给定的评价准则下有....
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2014-08-30 17:45:49
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第二章 感知机感觉感知机这东西还是很简单的，随便写点。感知机（perceptron）是二分类的线性分类器。输入x表示实例的特征向量，输出y为实例的类别，由如下函数表示： 其中w为权值（weight）或权值向量（weight vector），b表示偏置（bias），sign为符号函数，里面的东西大于....
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2014-08-27 20:21:48
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第一章 统计学习方法概述1.1 统计学习 统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据概率模型并运用模型进行预测和分析的学科。统计学习也称为统计机器学习，现在人们提及的机器学习一般都是指统计机器学习。 统计学习的对象是数据(data)，关于数据的基本假设是同类数据具有.....
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2014-08-27 18:26:38
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新买了一本《赤裸裸的统计学》，原本是有感于工作中经常遇到一些数字，有时不知道怎样对待这些数字，于是买了一本通俗的读本看一下。 翻了大半，有了一些感悟。其实这本书就是属于那类“畅销书”，也就是理论不强，故事性强地提到统计学的一些基本知识和现实中的案例。大部分知识其实大学中的统计学课程里都学到了。...
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2014-08-27 00:19:27
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AdaBoost算法 基本思想是，对于一个复杂的问题，单独用一个分类算法判断比较困难，那么我们就用一组分类器来进行综合判断，得到结果，“三个臭皮匠顶一个诸葛亮” 专业的说法， 强可学习（strongly learnable），存在一个多项式算法可以学习，并且准确率很高 弱可学习（weakly lea...
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2014-08-26 17:06:26
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