1主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）2线性判别分析(LinearDiscriminantAnalysis,LDA)研究背景基本知识介绍经典方法介绍总结讨论问题的提出地理系统是多要素的复杂系统。在地理学研究中，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，人们会很自然地想到
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2018-04-13 15:10:29
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数据是很重要的，机器学习实战的源代码提供了数据，这点是非常好的 将图像转化为文本，读进向量里，就可以使用前面写的分类器 理解程序没有什么问题，很多函数前面也都学习过了，这里学习一下读取一个文件夹里的所有文件名 使用listdir()需要从os模块导入 os.listdir() 方法用于返回指定的文件 ...
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2018-04-12 20:48:54
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如果您用的是虚拟机上安装的几个Ubuntu server进行IP配置 要注意以下几点： <1>虚拟机上安装完成Ubuntu server 默认的网络连接方式是NAT ，应该改成桥接网卡 (在设置->网络->连接方式） <2>设置主机的IP 在命令行中输入ipconfig 查看IP 打开网络共享中心- ...
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2018-04-12 11:41:39
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1 KNN 算法 knn，k-NearestNeighbor，即寻找与点最近的k个点。 2 KNN numpy实现 效果： k=1 k=2 3 numpy 广播，聚合操作。 这里求距离函数，求某点和集合中所有点的距离 具体 广播的 形象表示为 ...
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2018-04-11 00:22:26
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KNN基本步骤：计算与已知数据的距离，选择k个最近距离的数据，看这k个数据的标签最多属于什么类，预测未知数据的分类 1、新建一个KNN.py模块 需要使用numpy 2. 向模块添加已知的数据和标签 3.对未知数据的分类 4.测试一下这个模型 结果是B 也可以测试其他数据；这是最简单的KNN例子，参 ...
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2018-04-10 21:51:26
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#!/usr/bin/env python#_*_ coding:utf-8 _*_ name = "my \tname is jack"name1 = "my \tname is {name} and i am {year} old"print(name.capitalize()) #实现首字母大 ...
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2018-04-10 15:17:50
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1 import matplotlib.pyplot as plt 2 import numpy as np 3 4 from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs 5 # 生成数据 6 centers = [[-2, 2], [2 ...
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2018-04-07 16:05:13
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验证码识别是一个适合入门机器学习的项目，之前用knn 做过一个很简单的，这次用svm来实现。svm直接用了开源的库libsvm。验证码选的比较简单，代码也写得略乱，大家看看就好。 1. 爬取验证码图片 2. 二值化 接下来要做的工作就是二值化验证码，所谓二值化，就是将每一个像素点用0或1来表示，图像 ...
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2018-04-07 14:56:55
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K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。谁和我隔得近，我就跟谁是一类，有点中国古语说的 ...
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2018-04-07 11:20:22
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分布图 PCA图 画PCA，还是推荐scater，速度很快，一般的R包真是慢到你难以想象。 教程 ...
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2018-04-06 13:48:21
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