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特征工程建立篇（一）------特征选择

特征工程建立篇（一）------特征选择在许多大数据挖掘竞赛中（国内的阿里天池和国外的kaggle平台），最复杂的过程莫过于特征工程建立阶段，大概占据了整个竞赛过程的70%的时间和精力，最终建立的模型的好坏大多也取决于特征工程建立的好坏。特征工程部分往往也是数据分析的核心，特征工程的...

2019-03-25

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吴恩达《deep learning》笔记（一）：神经网络和深度学习概述

神经网络和深度学习概述也许对于房地产和在线广告来说可能是相对的标准一些的神经网络。对于图像应用，我们经常在神经网络上使用卷积（Convolutional Neural Network），通常缩写为CNN。对于序列数据，例如音频，有一个时间组件，随着时间的推移，音频被播放出来，所以音频是最自然的表...

2018-12-27

0 532

Numpy中的shape和reshape

新数组的shape属性应该要与原来数组的一致，即新数组元素数量与原数组元素数量要相等。一个参数为-1时，那么reshape函数会根据另一个参数的维度计算出数组的另外一个shape属性值。下面来举几个例子来理解一下： >>> z = np.array([[1, 2, 3, 4...

2018-12-08

0 511

NumPy数组基础与计算（五）：Numpy的通用函数

Numpy的运算比较简单，，， 1、数组的运算运算符对应的通用函数及其描述 + np.add #加法运算 – np.subtract #减法运算 – n...

2018-11-14

0 1118

NumPy数组基础与计算（四）：Numpy数组的拼接和分裂

前文的操作毕竟只是针对于单一数组，但是有时候我们需要对多个数组进行操作，比如说拼接和分裂 1、数组的拼接连接两个数组主要由np.concatenate，np.vstack和np.hstack实现 x=np.array([1,2,3]) y=np.array([3,2,1]) np.conca...

2018-11-10

0 966

关于哈曼顿距离的一些解释

哈曼顿距离的解释和定义图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。曼哈顿距离——两点在南北方向上的距离加上在东西方向上的距离d(i,j)=|X1-X2|+|Y1-Y2| 数学性质非负性：d(i,j)≥0 距离是一个非负的数值同一性：d(i...

2018-11-10

0 1310

关于欧几里得距离的一些解释

最近研究多维空间下的距离，很少头晕（呜呜呜呜~~~~~~~~）正题：在数学中，欧几里得距离或欧几里得度量是欧几里得空间中两点间“普通”（即直线）距离。使用这个距离，欧氏空间成为度量空间。相关联的范数称为欧几里得范数。较早的文献称之为毕达哥拉斯度量。定义在欧几里得空间中，点x =(x1,…...

2018-11-10

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NumPy数组基础与计算（三）：Numpy数组切片

Numpy的语法与python语法的切片方法相同获取数组切片的方法： x[start:stop:step] 三个函数有默认值，三个参数默认值为start=0，stop=维度的大小，step=1。 1、一维子数组 x=np.arange(10) x array([0, 1, 2, 3, 4, 5...

2018-11-09

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NumPy数组基础与计算（二）：Numpy数组索引

其实python的索引值和Numpy的索引值很多都是非常相似：例如： x1 array([6, 3, 7, 4, 6, 9]) #正向获取元素，从索引为0开始，而不是1 x1[0] 6 #为了便捷的获取末尾的索引，可以使用负数 x1[-1] 9 x[-2] 6 #在多维数组中，可...

2018-11-09

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NumPy数组基础与计算（一）：Numpy随机数组的创建

最近几天在外实训，闲着无聊，打算回顾一下科学计算库，在数据挖掘中经常用到numpy库进行数据分析与计算。一、从头创建数组 1、创建一个长度为10的数组，数组的值都为0： np.zeros(10,dtype=int) array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 2、创建一个3...

2018-11-09

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