Tartar0us's Blog

属于多变量回归类型问题基础算法&集成算法在机器学习中，基础算法（也称为 “单一模型”）和集成算法是两类重要的模型类型，它们的核心区别在于：基础算法是独立工作的单一模型，而集成算法是通过组合多个基础模型来提升性能。以下是具体分类及常见算法： 一、基础算法（单一模型）基础算法是机器学习的 “building blocks”，直接从数据中学习规律，适用于不同类型的任务（分类、回归、聚类等）。 1. 线性模型 线性回归：用于回归任务，通过拟合线性方程（y = wx + b）预测连续值。 逻辑回归：用于二分类任务，通过 Sigmoid 函数将线性输出映射到 [0,1]...

欲望是无穷无尽的，量力而行旅游 日本（东京的新宿、大版、系首村） 美国（纽约、LA） tania说的岛屿（完了我好像忘了）桑给巴尔 电子设备 有一台3w+的台式电脑（未来租房子住会不会太麻烦）没事的你不会搬家很频繁的，而且你可以一工作先配一个两千左右的，也是练手，也是慢慢升级，2000多的自己组装就已经很棒了。 3w+的笔记本也行 有钱了买最新款iphone（2026年3月买了一个iphone16promax。但是屏幕触控有点问题啊） 运动相机（2025年10月1日达成，大疆action pro...

学习 鸢尾花代码写完，发现有好多错误，改完之后运行依旧不行。准确率只有30% 最后开了个新python文件，不让python画图了，用svm和逻辑回归模拟了一下，svm达到了10）%准确率 生活 一点睡的觉，还不是很晚

SKLEARN from sklearn.model_selection import train_test_split train_test_split 是 机器学习中划分训练集和测试集的核心工具，作用是把原始数据集拆成两部分： 训练集（train）：用来训练模型（让模型学习数据规律）。 测试集（test）：用来评估模型（验证模型在新数据上的效果）。记住函数的用途，在整个python代码中能看懂就可以 一些单词 DecisionTreeClassifier 决策树分类器（决定，树，分类的工具） LogisticRegression 逻辑回归 regression 回归

学习黄金批次 这两天有点浪费时间，划水很严重。今天在摸鱼的时候晓蝶姐让我做一个生物发酵（青霉素）黄金批次的数据分析，就是找到影响它产物浓度的因素，并且找到一些点进行调整，让最后的产率提高。 第一题是找出与产物浓度最相关的特征，这个比较简单，画了一个相关性热力图就出来了 第二题让找调整点。不会完全。...

一些专有名词 底物流加速度（substrate feed rate） ‑ 指把“营养液（底物，如葡萄糖、甘油等）”泵送进发酵罐的瞬时体积流量。 ‑ 常见单位：L·h⁻¹ 或 mL·min⁻¹。 ‑ 数值太小 → 菌“挨饿”；太大 → “溢糖效应”、乙酸等副产物堆积。 底物流加温度（substrate feed temperature） ‑ 指补进罐内的营养液本身的温度。 ‑ 通常比罐温低 5-15 ℃（或经预热后同温），用来补偿蒸发散热或抑制热应激。 ‑ 温度过低 → 罐内整体温度骤降，酶活下降；过高 → 局部过热，菌体受损。 流加效果（feeding performance） ‑...

周五 周五晚回家了，依旧一个半小时高铁 晚上很累，本来想着回家倒头就睡来着，...

目标院校 新加坡国立大学（NUS） 新加坡南洋理工大学（NTU）三位学长学姐都在这里毕业 香港大学 香港中文大学 香港科技大学 帝国理工学院（IC） 需要准备的内容（按照重要程度排序）1.绩点 港新平均在85分，即在收到offer的学生中，存在82分和90分的，一般超过85分比较稳妥，越高越有竞争力 2.语言 这个算一个标准，一个要求，港新是总分6.5就可以 但是帝国理工要求比较高，要7，并且每一个小分都要6.5以上 韦姐高考英语146，自学的7.5分，太强哩 3.实习 与所申请项目方向有关的实习，比如想申请CS（computer...

入门 本来打算把kaggle入门归类到我们的tech文件夹中，但是想到未来还要有很多的博客关于kaggle，就直接开了一个文件夹。 如何使用kaggle 下载数据集 模型求解 提交数据 -> 得到分数 优化模型，尝试获得更高的分数 最终得到排名 官方比赛介绍 参加比赛 阅读挑战说明，接受比赛规则并访问比赛数据集。 开始工作 下载数据，在本地或 Kaggle Notebooks（我们无需设置、可自定义的 Jupyter Notebooks 环境，带有免费 GPU）上构建模型，并生成预测文件。 提交 ：将您的预测作为提交上传到 Kaggle 上，并获得准确度分数。 查看排行榜...