在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章，我们讨论了KNN的原理和优缺点，这里我们就从实践出发，对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结。主要关注于类库调参时的一个经验总结。# 一、scikit-learn 中KNN相关的类库概述 在scikit-learn 中，与近邻法这一大类相关... ...
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2019-07-19 18:34:24
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1.算法功能简介 主成分变换(Principal Component Analysis，PCA)又称K-L（Karhunen-Loeve）变换或霍特林（Hotelling）变换，是基于变量之间的相关关系，在尽量不丢失信息前提下的一种线性变换的方法，主要用于数据压缩和信息增强。 主成分正变换，一般意义 ...
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2019-07-17 18:45:18
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ASP.NET MVC传递Model到视图的多种方式总结——通用方式的使用 有多种方式可以将数据传递到视图，如下所示： ViewData ViewBag PartialView TempData ViewModel Tuple 场景： 在视图页面，下拉框选择课程触发事件，分别显示老师课程表、学生上课 ...
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2019-07-16 09:13:19
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KNN算法原理，本文将用tensorflow使用KNN算法训练MINST数据集。 Codes： from __future__ import print_function, division?import numpy as npimport tensorflow as tf# 导入MNIST数据fr ...
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2019-07-14 09:31:20
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超高维度分析，N*P的矩阵，N为样本个数，P为指标，N<<P PCA:抓住对y对重要的影响因素 主要有三种：PCA,因子分析，回归方程+惩罚函数（如LASSO） 为了降维，用更少的变量解决问题，如果是二维的，那么就是找到一条线，要使这些点再线上的投影最大，投影最大，就是越分散，就考虑方差最大。 ...
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2019-07-11 12:44:28
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使用 golang 在 windows 上抓包的时候遇到了 error open adapter 的问题的解决方案 ...
线性模型之LDA和PCA 线性判别分析LDA LDA是一种无监督学习的降维技术。 思想：投影后类内方差最小，类间方差最大，即期望同类实例投影后的协方差尽可能小，异类实例的投影后的类中心距离尽量大。 二分类推导 给定数据集$D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^m$，令$X_i，\mu_i，\s ...
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2019-07-07 17:35:48
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wireshark本身提供很多过滤方法，常用的比如根据ip、mac、通信协议等方式来过滤报文。但我一直觉得下面描述的这种过滤方式十分好用，灵活、简便且适用范围广。 这种方式可以过滤报文中的任何一个字节，以dhcp报文为例： 我只想统计discover报文数量，那就针对packet type这一个字段 ...
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2019-07-06 13:39:02
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设有$m$个指标，$n$个样本的原始数据 1. 将原始数据按列组成矩阵 $X _ { n \times m }$ 2. 将$X$ 的每一列进行中心化 3. 求$X$的协方差矩阵$\Sigma _ { X } = \frac { 1 } { n 1 } X ^ { T } X$ 4. 求出 $\Sig ...
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2019-07-06 09:13:50
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