机器学习：K-Means算法
机器学习：K-Means算法任务描述数据处理Encoder：归一化：Kmeans前置内容聚类基础概念模型运作方式模型改进方式：任务描述以竞品分析为背景，通过数据的聚类，为汽车提供聚类分类。对于指定的车型，可以通过聚类分析找到其竞品车型。通过这道赛题，鼓励学习者利用车型数据，进行车型画像的分析，为产品
R语言使用is.unsorted函数判断向量数据是否有序
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用于时间序列异常检测的学生化残差（ studentized residual）的理论和代码实现
学生化这个词其实就是studentized的中文直译，因为约定俗成了所以也没什办法，studentized就是把其他分布转换成t分布，所以其实 studentized residual 翻译为 化残差，要比 学生化残差 更自然，也更好理解
R语言使用barplot函数可视化柱状图、使用因子变量作为x轴坐标标签
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R语言使用order函数降序排序向量数据、设置decreasing参数进行降序排序
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机器学习——决策树（一）
决策树；剪枝策略；ID3算法；C4.5算法；CART算法
python 机器学习 sklearn——一起识别数字吧
啊哈哈哈，写了一个数字识别的机器学习，有兴趣的可以看看，附源码
5篇关于强化学习在金融领域中应用的论文推荐
近年来机器学习在各个金融领域各个方面均有应用，其实金融领域的场景是很适合强化学习应用
使用 Python 进行数据清洗的完整指南
在本文中将列出数据清洗中需要解决的问题并展示可能的解决方案，通过本文可以了解如何逐步进行数据清洗。
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）神经网络总结（python代码实现）
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）神经网络总结（python代码实现）一、神经网络1.1 通俗理解这次的内容较难理解，因此，笔者尽量通过通俗的话来说说清楚什么是神经网络？他是怎么来的？为什么近几年会如此之热？在此基础之上的深度学习，有是怎么回事？下面让我们一步步来揭开神经网络的神秘面纱。神经网络模型其实
7种不同的数据标准化(归一化)方法总结
本文总结了 7 种常见的数据标准化(归一化)的方法。
程序员的数学【概率论】
本文其实值属于：程序员的数学【AIoT阶段二】 （尚未更新）的一部分内容，本篇把这部分内容单独截取出来，方便大家的观看，本文介绍 概率论，本文涵盖了一些计算的问题并使用代码进行了实现，安装代码运行环境见博客：最详细的Anaconda Installers 的安装【numpy，jupyter】（图+文
论文回顾：Batch Augmentation，在批次中进行数据扩充可以减少训练时间并提高泛化能力
Batch Augmentation(BA)：提出使用不同的数据增强在同一批次中复制样本实例，通过批次内的增强在达到相同准确性的前提下减少了SGD 更新次数，还可以提高泛化能力。
一张照片，AI生成抽象画（CLIPasso项目安装使用） | 机器学习
最近看到一个比较有意思的项目，可以将照片生成对应的抽象画。AI帮你一键生成一张抽象画。
R语言使用names函数将dataframe的数据列名称修改为数据说明标签、而通过数值索引访问dataframe数据列
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特征工程：基于梯度提升的模型的特征编码效果测试
树形结构为什么不需要归一化?使用独热编码和标签编码对模型的表现影响大吗？
使用格拉姆角场(GAF)以将时间序列数据转换为图像
这篇文章将会详细介绍格拉姆角场 （Gramian Angular Field），并通过代码示例展示“如何将时间序列数据转换为图像”。
OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换
OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换目录OpenCV中的图像处理 —— 图像阈值+图像平滑+形态转换1. 图像阈值1.1 简单阈值1.2 自适应阈值1.3 Otsu的二值化2. 图像平滑2.1 2D卷积（图像过滤）2.2 图像平滑（图像模糊）3. 形态转换3.
【ML】机器学习西瓜书 思维导图
以下为周志华老师《机器学习》（西瓜书）各章节知识点总结而成的大型思维导图。 该思维导图侧重概念了解，未涉及模型数学原理。如有深入学习需求，请详读相关书籍。 尊重知识产权，转载请注明出处。...
哪个激励函数要求初始值不能为0？
让我怀疑人生了！高中数学题悖论证明题！证明1=2，答案哪里出错了？如何证明1=2？证明如下：设a和b是两个相等的正数那么 a2=aba^2=aba2=aba2−b2=ab−b2a^2-b^2=ab-b^2a2−b2=ab−b2(a+b)(a−b)=b(a−b)(a+b)(a-b)=b(a-b)(a+
