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西南财经大学“新网银行杯”数据科学竞赛总结与分享

前言:本博客主要针对此次比赛做一些数据分析与总结,将我的思路分享给大家,开源的代码只整理了主要的model设计,不包含详细的数据分析过程——源代码传输门(TingNie)。想要系统学习机器学习和数据竞赛的知识,请参见我的博客:数据竞赛入门资料与参赛经验分享 ...

2018-11-15 09:57:49

数据竞赛入门资料与参赛经验分享

前言本篇博文主要根据博主自身的参赛学习经历,分享一些关于机器学习和数据挖掘比赛的资料与经验。因为自己在学习过程中,也多亏大佬前辈们的指导和分享,才慢慢学会一些技能,所以,希望大家一起学习交流,一起进步。博主(ID:16huakai)这半年来的参赛经历如下(按照时间先后):1、2018 华为软件精英挑战赛 武长赛区三等奖2、2018 DF CCF 招商银行“奇点计划”数据竞赛    ...

2018-10-22 13:25:40

Ubuntu16.0下运行Qt5.8.0连接不上mysql数据库的解决方法

Ubuntu16.0运行Qt5.8.0连接不上mysql数据库的解决方法当你在各种Linux版本下运行qt程序,发现连接mysql数据库出现以下错误:QSqlDatabase: QMYSQL driver not loaded QSqlDatabase: available drivers: QSQLITE QMYSQL QMYSQL3 QPS

2018-05-25 17:50:45

Protobuf3.1.0在win7+VS2013的编译和使用

Protobuf3.1.0在win7+VS2013的编译和使用

2018-03-16 18:21:13

机器学习:PCA和SVD的关系

原博客地址:从PCA和SVD的关系拾遗自己写的代码,可视化博客的理论观点:点这里

2018-01-06 13:46:43

机器学习:Peter Harrington《机器学习实战》代码jupyter notebook整理

个人使用jupyter notebook整理的peter的《机器学习实战》代码,使其更有层次感,更加连贯,也根据自己的代码习惯,加了一些自己的修改,以及注释。既是为了给自己做一个笔记,如果有人需要,也是希望大家一起学习。GitHub传送门kmeans文件夹:kmeans + 二分kmeans算法k-Nearest Neighbor文件夹:k近邻算

2017-11-18 12:06:47

机器学习:吴恩达Coursera机器学习课后作业答案MATLAB和Python版本分享

如果想了解更多机器学习算法细节,个人使用jupyter notebook整理的peter的《机器学习实战》代码,使其更有层次感,更加连贯,也根据自己的代码习惯,加了一些自己的修改,以及注释。博客地址:算法介绍GitHub地址:更新完成学习机器学习理论知识:吴恩达的Coursera机器学习课程整理的课后作业MATLAB版本:look here

2017-10-25 14:36:43

机器学习:神经网络、正则化、多分类问题与Python代码实现

前言:本篇博文主要介绍神经网络(Neural network),介绍一下正则化用于神经网络防止过拟合,以及介绍多分类问题,然后通过Python代码实现相关模型。特别强调,其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。本篇博文的理论知识都来自于吴大大的Coursera机器学习课程,人家讲的深入浅出,我就不一一赘述,只是简单概括一下以及记一下自己的见解。

2017-09-30 11:22:51

机器学习:逻辑回归与Python代码实现

前言:本篇博文主要介绍逻辑回归(logistic regression),首先介绍相关的基础概念和原理,然后通过Python代码实现逻辑回归的二分类问题。特别强调,其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。

2017-09-30 10:41:26

机器学习:线性回归与Python代码实现

前言:本篇博文主要介绍线性回归模型(linear regression),首先介绍相关的基础概念和原理,然后通过Python代码实现线性回归模型。特别强调,其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。

2017-09-28 14:38:32

机器学习:交叉验证和模型选择与Python代码实现

前言:本篇博文主要介绍交叉验证(crossvalidation)和模型选择,首先介绍相关的基础概念和原理,然后通过Python代码实现交叉验证和模型评估以及选择。特别强调,其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记。

2017-09-23 14:28:43

机器学习:K-近邻算法原理与Python代码实现

前言:本博文首先简单介绍机器学习的相关概念,然后选择一个简单的K-近邻算法,通过对算法原理的介绍和Python代码实现,使得大家对机器学习有一个初步的了解。

2017-09-11 19:44:02

机器学习与神经网络(三):自适应线性神经元的介绍和Python代码实现

本篇博文主要介绍自适应线性神经元的相关知识,采用理论+代码实践的方式,进行相关的学习。本文首先介绍线性神经元的模型,然后介绍LMS学习规则(最小均方规则),最后通过Python代码实现线性神经元模型,从而给读者一个更加直观的认识。

2017-08-30 09:55:04

机器学习与神经网络(二):感知器的介绍和Python代码实现

本篇博文主要介绍感知器的相关知识,采用理论+代码实践的方式,进行感知器的学习。本文首先介绍感知器的模型,然后介绍感知器学习规则(Perceptron学习算法),最后通过Python代码实现单层感知器,从而给读者一个更加直观的认识。

2017-08-22 18:49:13

机器学习与神经网络(四):BP神经网络的介绍和Python代码实现

本篇博文主要介绍BP神经网络的相关知识,采用理论+代码实践的方式,进行BP神经网络的学习。本文首先介绍BP神经网络的模型,然后介绍BP学习算法,推导相关的数学公式,最后通过Python代码实现BP算法,从而给读者一个更加直观的认识。

2017-08-22 13:50:15

机器学习与神经网络(一):人工神经网络模型简介

本系列博文主要参考《人工神经网络理论、设计及应用_第二版_韩力群》进行人工神经网络的知识详解,并采用理论+代码实践的方式,实现对神经网络的学习。

2017-08-22 09:36:15
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    持之以恒
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