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<!DOCTYPE html>
<html>
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<!--设置视口的宽度(值为设备的理想宽度),页面初始缩放值<理想宽度/可见宽度>-->
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var fullHeight = function(){
$('.full_height').css('min-height', $(window).height());
}
var sliderMain = function() {
$('.flexslider').flexslider({
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slideshowSpeed: 5000,
directionNav: false
// start: function(){
// setTimeout(function(){
// $('.slider-text').removeClass('animated fadeInUp');
// $('.flex-active-slide').find('.slider-text').addClass('animated fadeInUp');
// }, 500);
// },
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// setTimeout(function(){
// $('.slider-text').removeClass('animated fadeInUp');
// $('.flex-active-slide').find('.slider-text').addClass('animated fadeInUp');
// }, 500);
// }
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var masonryMain=function(){
var $container = $('#masonry');
$container.masonry({
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var iframeWidth=function(){
$('.brick div iframe').css('width', $('.brick>div').width()+20);
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$(function(){
$(window).resize(fullHeight);
$(window).resize(iframeWidth);
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masonryMain();
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if($(".blog-list").is(":hidden")) {
$(".blog-list").show();
} else {
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<title>Douzi's Blog</title>
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<!--Menu-->
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<h1 id="logo">Douzi</h1>
<nav class="nav1">
<ul class="text">
<li class="active"><a href="index.html">Home</a></li>
<li id="blog"><a href="#">Blog</a>
<ul class="blog-list" hidden="hidden" style="font-size: 11px; margin: 20px;"><a href="MachineLearning.html"> • 机器学习</a></ul>
<ul class="blog-list" hidden="hidden" style="font-size: 11px; margin: 20px;"><a href="#"> • 数据挖掘</a></ul>
<ul class="blog-list" hidden="hidden" style="font-size: 11px; margin: 20px;"><a href="#"> • 统计学习</a></ul>
<ul class="blog-list" hidden="hidden" style="font-size: 11px; margin: 20px;"><a href="algorithm.html"> • 算法笔记</a></ul>
<ul class="blog-list" hidden="hidden" style="font-size: 11px; margin: 20px;"><a href="webNote.html"> • Web笔记</a></ul>
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<li><a href="http://www.cnblogs.com/douzujun/">Article</a></li>
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<div id="masonry">
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<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/01 A.使用scikit-learn进行建模预测和评估操作 泰坦尼克号获救预测.html"> 01 A.scikit-learn Practice(一) Titanic Data Science Solutions</a></h2>
<p>— 这是一个数据挖掘实战的入门练习</p>
<p>— Use pandas for data manipulation</p>
<p>— Use matplotlib and seaborn for data visualization</p>
<p>— Learn to build models with scikit-learn</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/01 B.Titanic Data Science Solutions.html">01 B.scikit-learn Practice(二) Titanic Data Science Solutions-update</a></h2>
<p>— 这是一个数据挖掘实战的入门练习</p>
<p>— Use pandas for data manipulation</p>
<p>— Use matplotlib and seaborn for data visualization</p>
<p>— Learn to build models with scikit-learn</p>
</div>
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<div class="music1">
<!--http://music.163.com/#/song?id=29822015-->
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<div>
<div class="text">
<h2>天涯过客</h2>
<p>晨霜攀黛瓦 抖落霜 冷了茶 </p>
<p>抚琴欲对话 欲问琴声初落下</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/机器学习笔记/类不平衡问题_信用卡欺诈检测.html"> 01 C.类不平衡问题——信用卡欺诈检测</a></h2>
<p>— 这是一个数据挖掘实战的入门练习</p>
<p>— 下采样</p>
<p>— 模型评估</p>
<p>— 过采样</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/1-科学计算库numpy/numpy_1.html">01 D.numpy整理(一)</a></h2>
<p>1. numpy基础</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/1-科学计算库numpy/numpy_2.html">01 E.numpy整理(二)</a></h2>
<p>1. numpy矩阵基础</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/1-科学计算库numpy/NUMPY_3.html">01 F.numpy整理(三)</a></h2>
<p>1. numpy常用函数</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/1-科学计算库numpy/numpy_4.html">01 G.numpy整理(四)</a></h2>
<p>1. numpy不同复制操作对比</p>
</div>
</div>
</div>
<!--pandas-->
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/2-数据分析处理库pandas/pandas_1.html">01 H.pandas整理(一)</a></h2>
<p>1. pandas数据获取</p>
<p>2. pandas索引与计算</p>
<p>3. pandas预处理方式<</p>
<p>4. pandas的pivot_table用法/p>
<p>5. pandas自定义函数</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/2-数据分析处理库pandas/pandas_4.html">01 I.pandas整理(二)</a></h2>
<p>1. Series一些操作</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/2-数据分析处理库pandas/pandas_5.html">01 J.pandas整理(三)</a></h2>
<p>1. pandas自定义函数</p>
</div>
</div>
</div>
<!--matplotlib-->
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/3-可视化库matpltlib/plt_1.html">K.matplotlib整理(一)</a></h2>
<p>1. 折线图绘制</p>
</div>
</div>
</div>
<!--matplotlib-->
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/3-可视化库matpltlib/plt_2.html">L.matplotlib整理(二)</a></h2>
<p>1. 子图绘制</p>
</div>
</div>
</div>
<!--matplotlib-->
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/3-可视化库matpltlib/plt_3.html">M.matplotlib整理(三)</a></h2>
<p>1. 条形图和散点图</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/3-可视化库matpltlib/plt_4.html">N.matplotlib整理(四)</a></h2>
<p>1. 柱形图与盒图</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/3-可视化库matpltlib/plt_5.html">Q.matplotlib整理(五)</a></h2>
<p>1. 细节设置</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/4-可视化库Seaborn/Seaborn-1Style.html">01 R.seaborn整理(一)</a></h2>
<p>1. Seaborn 整体布局风格设置</p>
<p>2. Seaborn 5种主题风格</p>
<p>3. Seaborn 风格细节设置</p>
<p>4. Seaborn 用with指定当前风格</p>
<p>5. Seaborn 设置整体画图域的大小 set_context("xxx")</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/4-可视化库Seaborn/Seaborn-2Color.html">01 S.seaborn整理(二)</a></h2>
<p>1. Seaborn 调色板和分类色板</p>
<p>2. Seaborn 圆形画板</p>
<p>3. Seaborn 使用画板</p>
<p>4. Seaborn 调出来的颜色是成对存在的 color_palette("Paired", 8)</p>
<p>5. Seaborn light_palette() 和dark_palette()调用定制连续调色板</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/4-可视化库Seaborn/Seaborn-3Var.html">01 T.seaborn整理(三)</a></h2>
<p>1. Seaborn 单变量分析绘图</p>
<p>2. Seaborn 直方图(单变量分析用直方图)</p>
<p>3. Seaborn 数据分布情况</p>
<p>4. Seaborn 根据均值和协方差生成数据</p>
<p>5. Seaborn 观测两个变量之间的分布关系最好用散点图</p>
<p>6. Seaborn hex图 (数据量大的时候)</p>
<p>7. Seaborn 多变量两两显示</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/4-可视化库Seaborn/4-REG.html">01 U.seaborn整理(四)——回归分析</a></h2>
<p>1. 回归分析绘图</p>
<p>2. regplot() 和 lmplot()都可以绘制回归关系, 推荐regplot()</p>
<p>3. x_jitter 使数据有一个小的抖动</p>
<p>4. regplot 和 lmplot的一些用法</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/4-可视化库Seaborn/5-category.html">01 V.seaborn整理(五)——分类分析</a></h2>
<p>1. 分类分析绘图</p>
<p>2. 条状图 蜂群图 小提琴图</p>
<p>3. 重叠现象(影响观测数据)的解决方法</p>
<p>4. 盒图(boxplot)</p>
<p>5. 显示值的集中趋势可以用条形图</p>
<p>6. 点图可以更好的描述变化差异</p>
<p>7. 多层面板分类图</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/4-可视化库Seaborn/6-FacetGrid.html">01 W.seaborn整理(六)——FacetGrid</a></h2>
<p>1. 想把 数据集 很多子集 进行展示的时候</p>
<p>2. 首先 把 展示区域 勾勒出来</p>
<p>3. 再通过 map 函数 把实际的图构造出来</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/4-可视化库Seaborn/7-Heatmap.html">01 X.seaborn整理(七)——Heatmap</a></h2>
<p>1. 用来计算特征和特征之间的相关程度</p>
<p>2. 再将相关程度画成Heatmap</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/5-回归算法/Code/回归算法实现.html">02 A.线性回归算法综述</a></h2>
<p>1. 手写线性回归算法</p>
<p>2. 用矩阵计算的方式直接求theta</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/5-回归算法/Code/逻辑回归与梯度下降_GradientDescent.html">02 B.梯度下降算法</a></h2>
<p>1. 用梯度下降算法求解线性回归目标函数</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/6-决策树算法/决策树鸢尾花/决策树—卷尾花实例.html">02 C.决策树算法—鹃尾花实例</a></h2>
<p>1. 画出每个种类的分布</p>
<p>2. 划分训练集和测试集</p>
<p>3. 构建决策树模型</p>
<p>4. 预测鹃尾花种类</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/7-贝叶斯算法/贝叶斯-拼写检查器/贝叶斯拼写检查器.html">02 D.贝叶斯算法—拼写检查实例</a></h2>
<p>1. 求解：argmaxc P(c|w) -> argmaxc P(w|c) P(c) / P(w)</p>
<p>2. 编辑距离</p>
<p>3. 建立纠错模型</p>
</div>
</div>
</div>
<div class="brick">
<div>
<div class="text">
<h2><a href="page/数据挖掘笔记/8-支持向量机/notebooks/support_vector_machines.html">02 E.支持向量机算法实例</a></h2>
<p>1. 支持向量基本原理</p>
<p>2. Support Vector Machines: 最小化 雷区</p>
<p>3. 训练一个基本的SVM</p>
<p>4. 引入核函数的SVM</p>
<p>5. 调节SVM参数: Soft Margin问题</p>
<p>6. 实例: Face Recognition</p>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
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</html>