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RSS订阅原创 时间复杂度--概念
目录基本操作执行的次数T(n)渐近时间复杂度（ asymptotic time complexity）算法执行时间是我们改进算法的重要依据。算法执行时间需通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量，一般有两种方法：1、计算机运行 + 计时2、运算前分析显然，同一个算法用不同的语言实现，或者用不同的编译程序进行编译，或者在不同的计算机上运行时，效率均不同。这表明使用绝对的时间单位衡量算法的效率是不合适的。撇开这些与计算机硬件、软件相关的因素，可以认为一个特定算法运行工.
2020-05-12 18:38:08
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原创 二、SVM----核函数的理解
非线性映射：在之前的讨论中，我们都假定训练样本是线性可分的，即存在一个划分超平面将训练样本正确分类。然而现实生活中也许并不存在一个能够正确划分两类样本的超平面，如下右图异或问题。 对于第二张图这种我们无法在低维空间线性可分的问题，我们可以将其从原始空间映射到一个更高维的特征空间(feature space)中，使得样本在这个...
2019-12-20 18:00:13
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原创 二、SVM----理论推导&对偶问题、KKT条件
之所以在线性回归之后写SVM，是因为LogisticRegression可以认为是通过单调可微函数----Sigmod函数将回归问题引申为分类问题；而SVM则可以看做使用线性回归模型以及到所确定的超平面间的距离来进行分类任务。表达得不一定清晰，还是看下面的内容吧。目录理论推导：对偶问题：先写出原始问题拉格朗日乘子法：什么是对偶问题呢？先定义原始问题的拉格朗日“对偶函数”...
2019-12-17 20:53:34
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原创 一、线性模型----Lasso、Ridge回归及正则化的初步理解
一些基本概念正则性：正则性一般用来刻画函数的光滑程度，正则性越高，函数的光滑性越好。通常用Lipschitz指数k来表征函数的正则性。Lipschitz指数刻画了函数f与局部多项式的逼近程度，而函数与局部多项式的逼近程度又与函数的可微性相联系。向量范数：距离的定义是一个宽泛的概念，只要满足非负、自反、三角不等式就可以称之为距离。范数是一种强化的距离概念，它在定义上比距离多了一条数乘...
2019-12-15 15:58:25
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原创 一、线性模型----线性回归LinearRegression、逻辑回归LogisticRegression(代码篇)
写在最前：机器学习中的代码学习相对于理论来说更容易一些，代码只是将数学的公式进行编辑并快速运算。公式全都封装成了API，只要在Python中去调用函数就能实现简单的功能（调包侠哈哈哈）。sklearn是Python最常用的机器学习包。https://sklearn.apachecn.org/这是中文网站，大家最主要还是根据官方的手册学习。而随着学习门槛越来越低，只有增加对代码背后数学的理解...
2019-12-12 19:53:42
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原创 一、线性模型----线性回归LinearRegression、逻辑回归LogisticRegression(理论篇)
基本理论线性回归LinearRegression 基本形式： 其中：....
2019-12-12 11:32:51
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原创 python多项式拟合 numpy.polyfit() 阶数选择时使用RankWarning
问题：在多项式拟合时最高阶用多少合适呢先用最简单的最大误差、平均误差、误差方差来试一下def fitting(x, y): max_error = {} average_error = {} var_error = {} for deg in np.arange(2, 21, 1): a = np.polyfit(x, y, deg) ...
2019-10-10 16:34:25
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转载 Python--Pycharm + Anaconda 的Python3.7遇到“ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块”解决办法
https://blog.csdn.net/lingaixuexi/article/details/93376827
2019-09-23 15:40:04
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空空如也
空空如也
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