Python中字符串的常用方法 str_lst = [ ('元素替换',), ('字符串切片',), ('字符串分割',), ('字符串连接',), ('元素计数',), ('寻找元素',), ('判断字符串的开头与结尾',), ('字符串的大小写转换',), ('移除字符串首尾指定字符',), ( ...
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2018-11-15 19:43:40
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原文链接：https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine Learning Algorithms/ 摘要 机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习 基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策 ...
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2018-11-15 12:02:21
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一、 k-近邻法 选择未知样本一定范围内确定个数的K个样本，该K个样本大多数属于某一类型，则未知样本判定为该类型。 粗暴性RNN实现： 适用情况： 1） 样本容量比较大，切各个分类数量差异不大； 2） 类域重叠交叉较多； 缺点： 1）需要存储全部的训练样本，耗内存 2) 计算量较大 3）样本数量少或 ...
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2018-11-12 20:54:48
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KNN：k近邻算法-在训练样本中找到与待测样本距离相近的N个样本，并用这N个样本中所属概率最大的类别作为待测样本的类别。 算法步骤： 1、对训练中的样本数据的不同属性进行归一化处理。 2、计算待测样本到训练样本集中的距离。（欧拉距离或曼哈顿距离）； 3、找到N个距离最小的样本属于不同类别的概率。 4 ...
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2018-11-12 15:50:43
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PCA在做数据处理，一般会有一个数据预处理，其中一个目标就是将取数据特征向相关性。 为什么要去特征的相关性？ 因为数据如果有相关性，在学习的时候是冗余的，徒增学习成本；所以对于数据处理（也称之为白化，英文有的时候称之为sphering），白化的目的：1.实现特征之间的相关性较低；2.所有的特征具有相... ...
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2018-11-11 23:40:16
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上图讲述的两组数据，可以看到左图的数据离散度比较大，相关性比较弱，右图数据的相关性比较强；我们在使用PCA的时候，就是要将相关性强的数据进行降维，以减少处理的数据量。 那么怎么描述数据的相关性呢？使用期望，协方差以及相关系数：下面分别是左图和右图的数字特征： 其实其关键性做得是R，R说明了点间的相关... ...
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2018-11-11 23:24:41
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一、jumpserver搭建过程 1、搭建需要有阿里的云yum仓库 wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-6.repo 2、解压跳板机源码包 将源码包拷贝到jumpserver服 ...
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2018-11-10 19:15:08
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引文：http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/18/2020209.html ...
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2018-11-07 15:27:32
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奇异值分解 作为PCA的经典应用之一，是在文本分类中，这样的方法有一个专有的名字，叫潜在语义索引(LSI , laten semantic indexing )。这部分需要注意的是，在文本分类中，不需要先进行归一化处理（PCA 要求归一化处理），因为这里考虑了词语出现的次数。鉴于课件空缺，这里从网上 ...
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2018-11-04 19:36:08
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