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Kaggle比赛:数字识别的多种算法实现

发表于 2018-11-07 | 分类于 Kaggle , 机器学习 , Python |
| 字数统计: 1k

关于Kaggle大赛就不多说了,我打算进一步了解一下入门级的比赛之后再另作参加项目/比赛的打算,在此之前需要更多的实践才行。

以下是我学习的地址(在一个GitHub大神分享的相关的资源):

https://github.com/apachecn/kaggle
里面有多种可以实现的算法的代码以及思想,我在此进行进一步的整理,进行一个简单的代码记录,以及会进行一点修改以符合我自身的情况。

  • 需要的数据下载地址:https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/data
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python机器学习系列:均值平移(Mean Shift)算法的实现及应用

发表于 2018-10-30 | 分类于 机器学习 , Python |
| 字数统计: 736

这里是对应的课程地址:https://pythonprogramming.net/hierarchical-clustering-mean-shift-machine-learning-tutorial/?completed=/k-means-from-scratch-2-machine-learning-tutorial/

关于这个算法更像是无监督学习,它相较于K-Means算法不用指定K的个数,可以自动的通过求解一个向量,使得圆心一直往数据集密度最大的方向移动。说的再简单一点,就是每次迭代的时候,都是找到圆里面点的平均位置作为新的圆心位置。

可参考:机器学习(十)Mean Shift 聚类算法、
爬山算法

在原作者的原代码上进行一些符合当今实际情况的修改。

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python机器学习系列:K-均值算法(K-Means)的实现及应用

发表于 2018-10-26 | 分类于 机器学习 , Python |
| 字数统计: 2.7k
  • 对应的课程地址:https://pythonprogramming.net/machine-learning-clustering-introduction-machine-learning-tutorial/?completed=/support-vector-machine-parameters-machine-learning-tutorial/

K-均值算法(K-Means)属于无监督学习、聚类算法。即将无标签的数据集进行分类,并且无训练过程(监督学习的数据集才存在训练一说)等,又可理解为自动分类器。

本文对于原作者的代码进行了一点修改以符合当今情况。

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关于在Mac下的python文字转语音库pyttsx3

发表于 2018-10-23 | 分类于 笔记 , Python |
| 字数统计: 439

最近写python机器学习教程有点累了..就玩一些其他的东西,就包括了这个文字转语音的python3库pyttsx3。

其中也遇到了一些问题,在此记录一下。

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python机器学习系列:支持向量机(SVM)的应用以及实现

发表于 2018-10-23 | 分类于 机器学习 , Python |
| 字数统计: 3.3k

我记录下的这些东西,如果是有哪些不懂得地方,我强烈建议参考我在这里的书籍。另外还有《机器学习实战》,《深度学习》这本花书等,利用好搜索引擎也是一大好利器。

关于这篇文章,我还是和以前记录相关的机器学习知识之类篇章一样的风格。

不懂可进入这里的对应的教程,看不懂可借助翻译插件/软件(实际上借助这些看起来轻松多了,看英文头疼的厉害,如果是对于初学者)。

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解决eclipse中运行Django时出现错误Django not found

发表于 2018-10-21 | 分类于 软件使用 , 笔记 , Eclipse , Django |
| 字数统计: 271

打算在eclipse中运行Django项目,结果发现出现了错误Django not found,如下图(网上找的一张,忘记截图了..):

图片来源:https://blog.csdn.net/wlsyn/article/details/49784263?utm_source=blogxgwz2

试了一些网上所谓的重新嵌入解释器目录的方法,还有重装Django的方法,都没有什么用。

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python机器学习系列:K近邻算法(KNN)的实现及应用

发表于 2018-10-21 | 分类于 机器学习 , Python |
| 字数统计: 2.7k

还是老样子,这篇文章不适合纯粹的小白,仅仅注重实践,基础知识说的比较浅,基本上一笔带过。

我在作者的原代码和数据上进行了一点修改以符合当今的实际情况。

此篇文章将实现K近邻算法的基本原理,以及实现K邻近算法并且应用到实际数据集之中,之后会有一个实战项目。

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python机器学习系列:线性回归算法的实现

发表于 2018-10-19 | 分类于 机器学习 , Python |
| 字数统计: 2k

本来不想写太多关于这方面的基础知识的,但是为了加强理解,我想不妨直接写博文记录也是一个好的选择,也可以顺便帮助需要的人,何乐而不为呢?

那么开始吧。我在原课程的基础上进行那么一点点修改。

这是我学习的相应的课程地址:https://pythonprogramming.net/how-to-program-best-fit-line-machine-learning-tutorial/?completed=/how-to-program-best-fit-line-slope-machine-learning-tutorial/

这不是一个小白教程,需要自行取了解一些基础知识,基础知识我仅仅是一笔带过。

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python机器学习系列:预测房价并且可视化

发表于 2018-10-18 | 分类于 机器学习 , Python , 数据分析 , 数据挖掘 |
| 字数统计: 2.3k

这篇文章不是给纯粹的小白看的,需要一定的基础,需要小白补充一定的基础知识,在我的博客有相关的资源介绍。

在这里记录下这篇文章时因为很实用,并且也希望以此帮助需要的人。

这是我在YouTube上学习到的。

  • 中文地址(不全):https://www.yxgapp.com/channel/349.html

对应的网页课程地址在此:https://pythonprogramming.net/forecasting-predicting-machine-learning-tutorial/

在作者的基础上进行了一点点的改动。说明一下:相关的库自行安装,就不一一废话了。

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Mac下安装lightGBM

发表于 2018-10-16 | 分类于 笔记 , Mac , 机器学习 , LightGBM |
| 字数统计: 339

最近需要这个算法做点东西,在此记录一下安装的过程。

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刘俊

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