ZDK's blog

莫凡 sklearnSklearn 包含了很多种机器学习的方式: Classification 分类Regression 回归Clustering 非监督分类Dimensionality reduction 数据降维Model Selection 模型选择Preprocessing 数据预处理我们总能够从这些方法中挑选出一个适合于自己问题的, 然后解决自己的问题. 看图选方法由图中，可以看到... 阅读全文…

译 Numpy Vs Pandas 表现比较原文链接：http://gouthamanbalaraman.com/blog/numpy-vs-pandas-comparison.html Numpy比起Pandas消耗更少的内存 对于5w行或更少的数据，Numpy的表现普遍要好。 对于50w行或更多的数据，pandas的表现普遍要好。 对于5w到50w行的数据，就要取决于使用哪种操作。 ... 阅读全文…

莫凡 使用Numpy的技巧pandas要比Numpy慢，所以尽量避免使用Pandas。 为什么用Numpy？Python 是慢的, 简单来说, 因为 Python 执行代码的时候会执行很多复杂的“check” 功能, 比如赋值 ... 阅读全文…

百面 模型评估模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类型的机器学习问题，评估指标的选择也有所不同。知道每种评估指标的精确定义、有针对性地选择合适的评估指标、根据评估指标的反馈进行模型调整，这些都是机器学习在模型评估阶段的关键问题，也是一名合格的算法工程师应当具备的基本功。 评估指标的局限性在模型评估过程中，分类问题、排序问题、回归问题往往需要使用不... 阅读全文…

尺寸问题 图中，输入层个数为1，深度为3，所以每个filter对应深度也要为。filter数量为2，对应输出层的深度为2，个数为1。 即输入层的深度与filter深度相等，输出层深度... 阅读全文…

EM GMM 个人总结 ... 阅读全文…

EM算法（期望最大）解决隐变量混合模型的参数估计。 是软性的聚类，某个数据点可以不同强弱程度地同时属于不同的聚类。 极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。说的是已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。 如何感性地理解EM算法https://www.jianshu.com/p/1121509... 阅读全文…