机器学习实战入门笔记第8页

TypeScript入门笔记（四）

TypeScript入门笔记（四）一、接口的使用1、声明对象类型2、索引类型3、函数类型4、接口继承5、交叉类型6、接口的实现7、interface和type区别二、字面量赋值三、TypeScript枚举类型四

丑小鸭变黑天鹅·2023-11-04 21:55

买基金入门笔记

爱生活爱分享~1.装满自己的三个口袋再去投资理财第一个口袋是生活备用金，备用金额度约为3-6个月的生活费并且能够快速提现；第二个口袋是配置好所需要的保险，保险的目标需要明确并且保费要适中，常常关注的是意外险（几百可以搞定）、重疾险（占保费支出的大头）、寿险，三个险种加起来不宜超过年收入的10%；第三个口袋是未来2-3年内要用的钱，比如买车、结婚、生孩子等大的开销。2.基金的命名规则基金命名的规则一

叁叁二二叁磊设计·2023-11-04 21:15

异星工场入门笔记-01

前言两年前玩过一点，不看教程，单纯地开放世界自己探索，没有同类游戏经验，因此很难有获得感所以放弃了。现在游戏价格尽然逆势上涨……说起来为什么决定花时间玩游戏？游戏的价值在哪里？1.这个游戏很像编程，不管从战略上还是战术上2.这个游戏的入门、熟练、精通，也很像学习一门新的技术，从总游戏时间可见一斑3.这种类型的游戏可以玩很多年，factorio从2013到现在已经慢慢发展了10年，有点C语言的感觉嗯

最好的自己in·2023-11-04 20:01

异星工场入门笔记-02-一个重要地学习方法

编程学习地整个过程，最重要的工具就是电脑，其中有一个重点就是可以无成本的重复测试，这大大降低了难度，节约了时间。真正难以学习的不是技术本身，而是材料成本和时间成本，降低这两个因素平地起高楼根本不是难事。所以芯片厂家提供了全套工具、全套例程、便宜的开发板，拿到这些就可以开始循环地踩坑了……如果难以学习和应用，那厂家就输了，这也是搬砖工程师需要的最基本素质。那就开始Factorio的踩坑吧，首先就是利

最好的自己in·2023-11-04 20:27

JAVA零基础入门笔记(一)

1，Java是什么？Java就是一门非常火的计算机语言。我们想要让计算机做一些事情，那么就可以通过Java语言告诉他就可以了。2，Java的分类JavaSE：是其他两个的基础。JavaME：Java语言的小型版，用于嵌入式消费类电子设备或者是移动设备的开发。JavaEE：用于Web方法的网站开发。（主要从事后台服务器的开发）什么是服务器呢？在上网的时候，数据最终都是需要传递给服务器。平时也称之为：

菜鸟程序猿小章·2023-11-04 19:28

机器学习实战梯度上升数学推导_机器学习实战原理/代码：Gradient-Descent（梯度下降）...

OUTLINE:这个点的导数为负，如果每次加上这个导数会向左走，是梯度上升。要梯度下降，则加负号，前面乘以一个系数，控制每次移动的步长有可能找到的是：局部最优解implementation：找到这个二次函数的最低点。（梯度下降法）首先：lossfunction是啥？很明显，就是这个二次函数，我们要让这个lossfunction达到0，就说明我们找到了最小值点。于是，每次求出迭代的点的导数值，乘以-

weixin_39936792·2023-11-04 02:08

Python机器学习实战（一）

文章目录基于逻辑回归实现乳腺癌预测基于k-近邻算法实现鸢尾花分类基于决策树实现葡萄酒分类基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类基于支持向量机实现葡萄酒分类基于高斯混合模型实现鸢尾花分类基于主成分分析实现鸢尾花数据降维基于奇异值分解实现图片压缩基于逻辑回归实现乳腺癌预测#基于逻辑回归实现乳腺癌预测fromsklearn.datasetsimportload_breast_cancerfromsklearn.

数据攻城小狮子·2023-11-03 09:05

C++入门笔记

C++入门笔记Cpt1预备知识补充：C++类库介绍再次体现了C++保持核心语言的效率同时大力发展应用库的发展趋势，在C++中，库的地位是非常高的。

你看这个C啊·2023-11-03 00:33

现成调包>底层编写>算法改进——我对k-means由浅入深的理解

不赘述，原理可参考：《机器学习》周志华《机器学习实战》网络博客、百度因为研究数据不公开，本期数据采用随机构造数据，如下代码：##【代码1】随机产生点##i

交通科研Lab·2023-11-02 15:30

【机器学习入门笔记】第五篇-KNN算法

以facebook案例来学习KNN算法1.读取数据，有29118021rows×6columnsimportpandasaspddata=pd.read_csv("train.csv")data运行结果：2.数据太多对数据筛选一下#1）缩小数据范围#22&y1.0")#2)处理时间特征time_value=pd.to_datetime(data["time"],unit="s")date=pd.D

细细东风能找到好工作·2023-10-31 20:37

2023年第七期丨全国高校大数据与人工智能师资研修班

全国高校大数据与人工智能师资研修班邀请函2023年第七期线下班（昆明）：数据采集与机器学习实战线上班（七大专题）:PyTorch深度学习与大模型应用实战数据采集与处理实战大数据分析与机器学习实战大数据技术应用实战

泰迪智能科技·2023-10-31 16:40

2021-11-30 SQL学习6

课程资料网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1-jOwaXWArtv8h21B0-uWGg提取码：wsraSQL零基础入门笔记：https://www.mubucm.com/doc

OD张·2023-10-31 03:00

技术知识入门笔记！（1）：基础知识、编程篇

本系列适合没有技术背景的菜鸟看，是我阅读唐韧老师的《产品经理必懂的技术那些事儿》的笔记，欢迎产品菜鸟们一起交流~第一篇包括互联网的发展、常见开源技术、架构、交互原理、编程理解、编程语言、程序1.基础知识1.1技术发展阶段基础技术发展期（20世纪五六十年代）→PC互联网时代（20世纪90年代）→移动互联网时代（21世纪）1.2产品形态发展本地安装软件（借助光盘、安装包）→网址访问（借助浏览器）→AP

胆大冒险家·2023-10-30 22:20

rpc入门笔记 0x02 protobuf的杂七杂八

syntax="proto3";//这是个proto3的文件messageHelloRequest{//创建数据对象stringname=1;//name表示名称，编号是1}生成python文件安装grpcio和grpcio-tools库pipinstallgrpcio#安装grpcpipinstallgrpcio-tools#安装grpctools生成proto的python文件python-m

INGg__·2023-10-30 17:54

golang入门笔记—Gorm

文章目录Gorm介绍Gorm基本操作gorm的model结构体的使用时间戳跟踪数据库的插入记录查询更新删除Gen代码生成Gorm介绍Gorm是go语言编写的一个ORM框架，是中国人开发的框架（自豪）偷懒不写sql语句数据库操作神器ORM的优缺点：优点：提高开发效率缺点：牺牲执行功能牺牲灵活性弱化SQL能力Gorm基本操作packagemainimport("fmt""github.com/jinz

小张同学该努力了·2023-10-30 06:10

java中使用grpc入门笔记

一.通过maven导入所需jar包io.grpcgrpc-netty-shaded1.28.0io.grpcgrpc-protobuf1.28.0io.grpcgrpc-stub1.28.0二.定义proto文件实例：syntax="proto3";packagecom.csdn;optionjava_multiple_files=true;messageGrpcRequest{stringmsg

seeker1990·2023-10-30 01:19

IDEA web工程入门笔记

目录：1、动态web目录结构2、Tomcat设置2.1配置tomcat实例2.2部署项目3、重新部署项目3.1Build->BuildArtifact->clean3.2Build->BuildArtifact->build3.3更改源代码不重启服务器的情况下更新war包4、导入外部Module4.1打开ProjectStructure4.2Modules->ImportModule4.2Crea

ShadoooWM·2023-10-30 00:06

Web入门笔记

Web入门笔记HTTP协议超文本传输协议规定了浏览器和服务器之间数据传输的规则，请问数据和响应数据的格式基于TCP请求-响应模式一次请求对应一次响应无状态的协议请问数据格式浏览器版本：解决浏览器兼容问题

yfdddong·2023-10-30 00:05

机器学习实战k近邻２－约会网站

发布的代码都是经本人调试，在Python2.7上可以正常运行的。后面还会附带一些自己在写代码过程中遇到的问题。#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdirdefclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape

suxuer·2023-10-29 11:58

eBPF入门笔记：通过bpftrace追踪内核

bpftrace安装官方Install指南centosrepocurlhttps://repos.baslab.org/rhel/7/bpftools/bpftools.repo--output/etc/yum.repos.d/bpftools.repoyuminstallbpftracebpftrace-toolsbpftrace-docbcc-staticbcc-tools追踪点查询#查询所有

Gasxia·2023-10-29 04:24

10000字！图解机器学习特征工程

数据对齐2.2缺失值处理原文链接：https://www.showmeai.tech/article-detail/208作者：showmeAI引言上图为大家熟悉的机器学习建模流程图，ShowMeAI在前序机器学习实战文章

赵孝正·2023-10-28 20:39

Python机器学习实战：如何用Pandas处理缺失值

机器学习实战：这里没有艰深晦涩的数学理论，我们将用简单的案例和大量的示例代码，向大家介绍机器学习的核心概念。我们的目标是教会大家用Python构建机器学习模型，解决现实世界的难题。

数据工程与机器学习·2023-10-28 17:26

机器学习实战梯度上升数学推导_机器学习-白板推导系列(二)-数学基础笔记

视频如下：机器学习-白板推导系列(二)-数学基础_哔哩哔哩(゜-゜)つロ干杯~-bilibiliwww.bilibili.com一、概率-高斯分布1-极大似然估计高斯分布在统计机器学习中占据重要的地位。本节内容主要是利用极大似然估计计算高斯分布下的最优参数。Data:假设数据中有个样本，每个样本为维数据（含有个feature）所有的样本都独立同分布于高斯分布MLE：极大似然估计MLE：求最优的使得

weixin_39644377·2023-10-28 17:24

Azure - 机器学习实战：快速训练、部署模型

本文将指导你探索Azure机器学习服务的主要功能。在这里，你将学习如何创建、注册并发布模型。此教程旨在让你深入了解Azure机器学习的基础知识和常用操作。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、开始之前的准备要深入Azu

TechLead KrisChang·2023-10-28 13:00

自然语言处理系列十四》中文分词》机器学习统计分词》感知器分词

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《分布式机器学习实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列十四中文分词感知器分词总结自然语言处理系列十四中文分词中文分词

陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO·2023-10-27 16:04

JavaScript基础入门笔记

参考资料：https://blog.csdn.net/qq_38490457/article/details/109257751目录第一章JavaScript简介1.1、JavaScript的起源1.2、JavaScript的组成1.3、JavaScript的特点1.4、JavaScript的使用1.5、JavaScript的输出1.5.1、页面输出1.5.2、控制台输出1.5.3、弹出窗口输出1

不知-_·2023-10-27 12:56

MarkDown详细入门笔记

本帖整理了MarkDown的入门学习笔记~一.介绍Markdown是一种轻量级的「标记语言」，它的优点很多，目前也被越来越多的写作爱好者，撰稿者广泛使用。诸如微信公众平台、CSDN博客、还有Typora中写文档的部分，均涉及到MD的功能~它用简洁的语法代替排版，而不像一般我们用的字处理软件Word或Pages有大量的排版、字体设置。它使我们专心于码字，用「标记」语法，来代替常见的排版格式。例如此文

郝YH是人间理想·2023-10-27 03:30

机器学习第一章练习题

摘自书籍--------《机器学习实战：基于Scikit-Learn和TensorFlow》1.你会怎么定义机器学习？答：机器学习是一门能够让系统从数据中学习的计算机科学。

星动OvO·2023-10-27 01:09

rpc入门笔记0x01

syntax="proto3";//这是个proto3的文件messageHelloRequest{//创建数据对象stringname=1;//name表示名称，编号是1}生成python文件安装grpcio和grpcio-tools库pipinstallgrpcio#安装grpcpipinstallgrpcio-tools#安装grpctools生成proto的python文件python-m

INGg__·2023-10-27 00:18

机器学习入门笔记二 pandas高级操作

这篇主要介绍一些我觉得常用的一些高级用法，主要包括groupby操作，apply，map操作，pivot_table操作，时间序列操作和字符串操作。groupby核心：不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-co

一只当归·2023-10-26 20:35

机器学习实战（集成学习）

集成学习简介集成学习的核心是如何产生并结合“好而不同”的个体学习器根据个体学习器的生成方式，目前的集成学习方法大致分为两大类个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法（Boosting）个体学习器之间不存在强依赖关系、可同时生成的并行方法（Bagging和随机森林RandomFrost）Bagging与随机森林Bagging基于有放回的采样（自助采样法），基本流程为：将训练集进行采样，每

清水一个僧·2023-10-26 12:02

机器学习实战——决策树算法

点击查看：数据集+代码决策树该流程图就是一个决策树，长方形代表判断模块（decisionblock），椭圆形代表终止模块（terminatingblock），表示已经得出结论，可以终止运行。从判断模块引出的左右箭头称作分支（branch），它可以到达另一个判断模块或者终止模块。决策树ID3算法上一篇的k-近邻算法可以完成很多分类任务，但是它最大的缺点就是无法给出数据的内在含义，决策树的主要优势就在

if 雨田人尹＝＝雷伊：·2023-10-26 04:15

PY32F002/PY32F003/PY32F030入门笔记（1）

2023年2月，发现某宝上大推一款类STM32F030的芯片，叫PY32F0XX（002、003、030）。发现这个系列的片子很便宜，某岭技术某宝店里PY32F002A-TSSOP20才0.65元，够20元还包顺丰。对国产芯片的崛起感到无比的高兴，终于给了霉爹一记响亮的耳光。爱国热情瞬间拉满，激动之下，下单31片----支持国芯，其实主要是便宜还包邮。商家行动迅速，2天后顺丰小哥就来敲门送货。看着

AQing阿清·2023-10-25 10:14

rust - 基础语句入门笔记

Rust入门教程:目录文章目录Rust特点Rust应用环境搭建测试结果：项目处理Cargo是什么常见命令工程文件输出的特别之处基础语法特殊值的声明重影数据类型数学运算char编码复合类型-数组和元组注释函数特殊赋值特殊的嵌套return条件语句循环语句whilefor...inloop所有权定义规则变量范围变量与数据交互的方式MoveClone变量做参数引用和租用可变引用多重可变引用的错误垂悬引用

莫兮是我·2023-10-25 08:23

《机器学习实战》笔记（四）：Ch4 - 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯[代码][ch04]基于贝叶斯决策理论算法优缺点优点:在数据较少的情况下仍然有效。可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。范围:标称型数据。Tip:贝叶斯决策理论的核心思想是选择高概率对应的类别，即选择具有最高概率的决策贝叶斯法则后验概率=标准似然度*先验概率。贝叶斯定理对于变量有二个以上的情况，贝叶斯定理亦成立。例如：P(A|B,C)=P(

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

《机器学习实战》学习记录-ch3

第3章分类PS:个人记录，抄书系列，建议看原书原书资料：https://github.com/ageron/handson-ml2目录第3章分类3.1MNIST数据集3.2训练二元分类器3.2.1随机梯度下降SGD3.3性能测量3.3.1使用交叉验证测量准确率3.3.2混淆矩阵3.3.3精度和召回率3.3.4精度/召回率权衡3.3.5ROC曲线多元分类器3.5误差分析3.6多标签分类3.7多输出分

Cyan青·2023-10-24 20:09

《机器学习实战》ch1 ~ ch15 笔记目录

《机器学习实战》笔记（一）：Ch1-机器学习基础《机器学习实战》笔记（二）：Ch2-k-近邻算法《机器学习实战》笔记（三）：Ch3-决策树《机器学习实战》笔记（四）：Ch4-基于概率论的分类方

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

机器学习实战---PM2.5预测

文章目录一.预处理二、模型训练三、测试四、模型预测五、保存预测结果感受项目数据集数据集介绍使用丰原站的观测记录，分成trainset跟testset，trainset是丰原站每个月的前20天所有资料。testset则是从丰原站剩下的资料中取样出来。train.csv:每个月前20天的完整资料。test.csv:从剩下的资料当中取样出连续的10小时为一笔，前九小时的所有观测数据当作feature，第

Sinlair·2023-10-24 20:06

《机器学习实战》学习记录-ch4

4.1线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdX=2*np.random.rand(100,1)#生成[0,1)之间的数据y=4+3*X+np.random.randn(100,1)#生成一组正态分布的数据，高斯噪声X_b=np.c_[np.ones((100,1)),X]X_b[:5]array([[1.,0.

Cyan青·2023-10-24 20:03

Python3《机器学习实战》学习笔记（八）：支持向量机原理篇之手撕线性SVM

一前言二什么是SVM三线性SVM数学建模1决策面方程2分类间隔方程3约束条件4线性SVM优化问题基本描述5求解准备6拉格朗日函数7KKT条件8对偶问题求解SMO算法1Platt的SMO算法2SMO算法的解法四编程求解线性SVM1可视化数据集2简化版SMO算法五总结一前言说来惭愧，断更快半个月了，本打算是一周一篇的。感觉SVM瞬间难了不少，推导耗费了很多时间，同时身边的事情也不少，忙了许久。本篇文章

essenge·2023-10-24 04:27

TensorFlow深度学习入门笔记（四）一些基本函数

写在前面学习建议：以下学习过程中有不理解可以简单查找下资料，但不必纠结（比如非得深究某一个函数等），尽量快速的学一遍，不求甚解无妨。多实操代码，不能只复制代码，或者感觉懂了就只看。熟能生巧，我亦无他，唯手熟尔今天介绍一些基础函数及其用法，基本全是代码，一些解释都放在代码的注释里了。直接看代码吧，记得在你本地跑一下看哦代码1#tensor.get_shape()获取tensor的shape，就是维度

长青_changqingqingge01·2023-10-23 13:58

【mysql入门笔记02 2022.10.03】

mysql入门笔记022022.10.03函数字符串函数concat(s1,s2,.....sn)lower(str)upper(str)lpad(str,n,pad)rpad(str,n,pad)trim

学习使我清醒·2023-10-23 10:13

Python3入门笔记（1） —— windows安装与运行

Python的设计哲学是“优雅”、“明确”、“简单”。这也是我喜欢Python的理由之一Python的安装：1.进入Python官方网站下载安装包点击导航栏的Downloads会自动识别你的windows系统你会看到Python3.6.2和Python2.7.13（32位系统）的安装包注：Python3以后版本不再向Python2进行兼容，所有如果你是单纯为了学新东西建议直接下载Python3以后

细雨黄昏的猪逻辑·2023-10-23 06:38

react-router 入门笔记

React-router笔记官方文档基本思路react-router通过react组件的方式实现,路由相关的数据，通过props传递给组件调用,路由层级关系，通过标签嵌套实现基础标签BrowserRouter：路由容器该组件只能包含单个元素Route:组件渲染出口必须包含在BrowserRouter中exact精确匹配Link:跳转链接必须包含在BrowserRouter中基本使用//react-

copyLeft·2023-10-23 02:04

算法复杂度——算法与数据结构入门笔记（二）

本文是算法与数据结构的学习笔记第二篇，将持续更新，欢迎小伙伴们阅读学习。有不懂的或错误的地方，欢迎交流什么是算法复杂度？算法复杂度旨在计算在输入数据量NNN的情况下，算法的「时间使用」和「空间使用」情况；体现算法运行使用的时间和空间随「数据大小NNN」而增大的速度。算法复杂度主要可从时间、空间两个角度评价：时间：假设各操作的运行时间为固定常数，统计算法运行的「计算操作的数量」，以代表算法运行所需时

一名机电研究生·2023-10-22 23:43

CSS3属性详解（一）文本盒模型中的 box-ssize 属性处理兼容性问题：私有前缀边框背景属性渐变前端开发入门笔记（七）

CSS3是用于为HTML文档添加样式和布局的最新版本的层叠样式表（CascadingStyleSheets）。下面是一些常用的CSS3属性及其详细解释：border-radius：设置元素的边框圆角的半径。可以使用四个值设置四个不同的圆角半径，也可以只使用一个值来设置统一的圆角。box-shadow：创建一个元素的阴影效果。可以设置水平偏移量、垂直偏移量、模糊程度以及颜色值，以实现不同的阴影效果。

时雨h·2023-10-22 19:25

python3《机器学习实战系列》学习笔记----1.K-近邻算法

前言一、K-近邻算法概述1.1简述1.2距离测量的方法1.3KNN算法的一般流程1.3.1准备：使用python导入数据1.3.2实施KNN分类算法1.3.2.1KNN伪代码1.3.2.2KNN算法二、示例：使用K-NN算法改进约会网站的配对效果2.1一般流程2.1.1准备数据：从本文中解析数据2.1.2分析数据：使用Matplotlib创建散点图2.1.3准备数据：归一化数值2.1.4测试算法：

mcyJacky·2023-10-21 16:28

机器学习实战笔记（三）：使用k-近邻算法的手写识别系统（Python3 实现）

完整代码及数据地址：https://github.com/cqulun123/Machine-Learning-in-Action0使用k-近邻算法的手写识别系统的步骤(1)收集数据：提供文本文件。(2)准备数据：编写函数classify0()，将图像格式转换为分类器使用的list格式。(3)分析数据：在Python命令提示符中检查数据，确保它符合要求。(4)训练算法：此步骤不适用于k-近邻算法。

max_bay·2023-10-21 16:24

【机器学习入门笔记】第八篇-随机森林

使用泰坦尼克数据，用sklearn决策树和随机森林进行预测比对1.决策树（准确率：0.7811550）#1)获取数据importpandasaspddata=pd.read_csv("titanic.csv")#2)准备好特征值目标值x=data[["pclass","age","sex"]]y=data["survived"]#3)数据处理#缺失值处理x["age"].fillna(x["age

细细东风能找到好工作·2023-10-21 04:22

机器学习实战(第2章)

一.快速查看数据结构1.housing.head():查看DataFrame的前5行2.housing.info():查看DataFrame的总行数，每个属性的类型及非空值的数量3.housing['xx'].value_counts():查看有多少xx有多少取值，每种取值分别有多少数量4.housing.describe():显示DataFrame中的数值摘要二.创建测试集(只把函数列出)1.t

好好学习天天向上W·2023-10-21 02:17

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