机器学习 | 线性模型之Logistic回归

对数几率回归:(Logistic回归)解决二分类问题<div align=center></div> 单位阶跃函数:(不连续、理想状态)<div align=center></div><div align=center>y代表输出标记,z代表预测值</div>预测值大于零就判为正例,小于零就判为反例,预测值为临界值零

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机器学习 | 决策树 实践篇

问题基于表中编号为1、2、3、6、7、9、10、14、15、16、17的11个样本的色泽、根蒂、敲声、文理特性构建决策树,编程实现。<div align=center></div>代码实现#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Oct 14 21:45:

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机器学习 | 线性回归模型拟合bodyfat数据代码实现及泛化误差评估

线性回归模型来拟合bodyfat数据,数据集介绍可阅读:https://www.mathworks.com/help/nnet/examples/body-fat-estimation.html在matlab中,在命令行中输入[X,Y] = bodyfat_dataset; 即可获得一个拥有13个属性,252个样本的数据集。使用前200个样本来获得模型,并写出你所获得的模型。使用后52个样本做测试

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socket编程 | windows下socket编程 实践篇

socket概述socket是在应用层和传输层之间的一个抽象层,它把TCP/IP层复杂的操作抽象为几个简单的接口供应用层调用已实现进程在网络中通信。socket起源于UNIX,在Unix一切皆文件哲学的思想下,socket是一种"打开—读/写—关闭"模式的实现,服务器和客户端各自维护一个"文件",在建立连接打开后,可以向自己文件写入内容供对方读取或者读取对方内容,通讯结束时关闭文件。接口详解soc

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机器学习 | 简单数据拟合及实现 实践篇

数据X=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20]Y=[2.94,4.53,5.96,7.88,9.02,10.94,12.14,13.96,14.74,16.68,17.79,19.67,21.20,22.07,23.75,25.22,27.17,28.84,29.84,31.78]拟合直线图<div align=center&

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机器学习 | k-近邻算法原理及代码实现

k-近邻算法原理存在一组带标签的训练样本集,输入未带标签的新数据,将新数据每个特征属性与样本集中数据对应的特征属性进性比较,取k个最相似数据中出现次数最多的分类,做为新数据的分类。**代码实现from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array ([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],

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爬坑 | 安装centos7的惨痛经历

下载centos7,百度、google,enenenen制作Linux镜像,UltraISO软碟通,过程enenennene进入U盘,如图: 高高兴兴,冲啊,点Install CentOS 7(心理窃喜.......偷笑.jpg(小小玩意,想难老子))目瞪狗呆,噗噗噗噗噗,啥玩意,直线爆炸。。。。。各种百度google,如图: 半小时过去.........(老子就不信了,搞不定)一小时过去....

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爬坑 | centos7安装anaconda后,找不到aconda指令的解决方法

踏了无数的坑。终于搞定了第一种,常用的。open .bash_profile或者vi .bash_profile打开这个.bash_profile文件加入一行export PATH="/root/anaconda3/bin:$PATH"(注意:/root/anaconda3/bin是写你的anaconda的安装路径)第二种,如果第一种不管用,可能就是conda文件莫名消失了,可

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比赛 | URC国际水中机器人大赛经验之谈

URC国际水中机器人大赛是在合肥举办,收获满满,同时也是遗憾退场。最后虽斩获国家一等奖,但痛失冠亚季。(当时我哭了。。。enenn真丢人)  <center>赛前篇</center>对于合肥之行,我觉得是挺不(nan)错(shou)的经历。人生第一次坐火车,22个小时的火车,躺到腰断,差点。可能是水土不服,还经常闹肚子。(可能我肚子矫情叭叭)在即将比赛的

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