本文结构：时间序列分析？什么是ARIMA？ARIMA数学模型？input，output是什么？怎么用？－代码实例常见问题？时间序列分析？时间序列，就是按时间顺序排列的，随时间变化的数据序列。生活中各领域各行业太多时间序列的数据了，销售额，顾客数，访问量，股价，油价，GDP，气温。。。随机过程的特征有均值、方差、协方差等...

本文结构：什么是集成学习？为什么集成的效果就会好于单个学习器？如何生成个体学习器？什么是Boosting?Adaboost算法？什么是集成学习集成学习就是将多个弱的学习器结合起来组成一个强的学习器。这就涉及到，先产生一组‘个体学习器’，再用一个策略将它们结合起来。个体学习器可以选择：决策树，神经...

本文结构：CART算法有两步回归树的生成分类树的生成剪枝CART－ClassificationandRegressionTrees分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由Breiman等提出。分类树的输出是样本的类别，回归树的输出是一个实数。CART算法有两步：决策树生成和剪枝。决策树生成：递归...

是什么？有什么算法？数学原理？编码实现算法？简单地理解，就是根据一些feature进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为几类，再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的，再投入新数据的时候，就可以根据这棵树上的问题，将数据划分到合适的叶子上。常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART：ID3：选择信...

摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。在数据挖掘中，K-Means算法是一种clusteranalysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法...

决策树是机器学习的常见算法，分为分类树和回归树。当对一个样本的分类进行预测时使用分类树，当对样本的某一个值进行预测时使用回归树。本文是有关决策树的第一部分，主要介绍分类树的几种构建方法，以及如何使用分类树测试分类。目录如下：1、分类树的基本概念2、采用数据集说明3、划分数据集的几种方式4、构造分类树5、使用分类树测试分...

本文转自http://www.cnblogs.com/huj690/archive/2013/01/24/2875114.html 　　  　　 讲前先预热一下，如果有还不熟悉小黄鸡的亲~欢迎大家戳这里http://mysimi.sinaapp.com/ 自制小黄鸡一枚...

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参考资料：https://www.icourse163.org/course/ISCAS-1002580008?tid=1003713012　　//中国大学MOOChttps://www.bilibili.com/video/av23401751　　//B站《ROS操作系统入门讲义》PDF下载链接：https://pa...

最近在调研使用各个云平台提供的AI服务，有个语音合成的需求因此就使用了一下科大讯飞的TTS服务，也用.NETCore写了一个小示例，下面就是这个小示例及其相关背景知识的介绍。　　　　将文字信息转化为声音信息，给应用配上“嘴巴”，这就是语音合成。Note：语音合成和语音识别技术是实现人机语音通信，...

通过最近的几篇文章，我们不难发现，无论是线性回归问题还是逻辑回归问题都可以通过构造多项式来解决。但是，你将逐渐发现其实还有更为强大的非线性分类器可以用来解决多项式回归问题。下篇文章中，我们将会讨论。...

机器学习领域有一个十分有魅力的词：熵。然而究竟什么是熵，相信多数人都能说出一二，但又不能清晰的表达出来。而笔者对熵的理解是：“拒绝学习、拒绝提升的人是没有未来的，也只有努力才能变成自己想成为的人”。下图是对熵的一个简单描述：熵可以理解为是一种对无序状态的度量方式。那么熵又是如何被用在机器学习中呢...

在机器学习实战一书的第五章中出现了getA()这个函数logRegres.plotBestFit(weight.getA())当输入下下代码时logRegres.plotBestFit(weight)会出现错误，原因在于下面这一段代码中len(x)=60,而len(y)=1x=arange(-3.0,3.0,0.1)y...

 大家好，在下又回来了。今天开一个新坑，算是小小地总结一下之前的工作。在这个系列教程中，我会尝试教大家一步一步从底层开始，构建属于自己的移动机器人。为了开发的简单方便，上层使用了装有ROS（robotoperating system）的linux板卡和台式电脑（台式机），而下层使用了STM32F40...

 每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的LiHui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。另外，Scikit-learn也提供了一幅清晰的路线图给大家选择：&nbs...