机器学习算法那些事

在用Python做数据分析的时候，会用到很多数据类型，因此，对个数据类型的用法需要一定的了解。1. listlist的包含的数据类型不一定必须相同，可以为字符串、数值以及数组，其中，llist大都应用它的内置函数。定义列表：a = [[1,2],[3,4],’string’]1. appendappend方法用于添加新的对象2. countcount方法统计某个

help(sorted)， iterable：可以为list类型也可以为dict类型的迭代cmp：排序比较算法key：选择特定的某一域来进行排序reverse：True为下降排序，False为上升排序1、list类型排序对名字进行排序：根据数字进行排序：2、dict类型排序dict类型排序和list类型的不同点在于dict类型的k

前言当模型的复杂度达到一定程度时，则模型处于过拟合状态，类似这种意思相信大家看到个很多次了，本文首先讨论了怎么去理解复杂度这一概念，然后回顾贝叶斯思想（原谅我有点啰嗦），并从贝叶斯的角度去理解正则项的含义以及正则项降低模型复杂度的方法，最后总结全文。 ...

前言上一篇文章介绍了线性判别模型，本文介绍线性生成模型——logistic回归模型。本文介绍logstic回归模型相关的知识，为了更好理解模型的决策边界函数，本文同时分析了多元变量的协方差对概率分布的影响。目录1、logistic回归模型的含义2、logistic模型的决策边界函数分析3、logistic模型的参数最优化3、logistic回归模型与感知机模型的比较...

目录1.如何构建numpy数组2.如何观察数组属性的大小和形状3. 如何从数组提取特定的项3.1 如何反转数组3.3 如何计算n维数组的平均值，最小值和最大值4. 如何从现有的数组定义新数组5. 多维数组的重构（reshaping）和扁平（flattening）5.1 flatten()和ravel()的区别6. 如何通过numpy生成序列数（sequences），重复数（repetitions...