4_数据挖掘与机器学习

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(4)——模型训练与调优

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战
padluo·2017-09-09 18:19

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(3)——特征工程

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理有这么一句话在业界广为流传：数据和特征决定了机器学习的上限
padluo·2017-08-26 14:06

Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(2)——数据预处理

系列目录：Python数据挖掘与机器学习_通信信用风险评估实战(1)——读数据数据说明通过对读取数据的实践，下面是数据集文件对应读取后的DataFrame说明。
padluo·2017-08-19 13:51

VOCAL之行4_秘诀

不知不觉间己经过了八、九节课，我们也开始逐渐掌握了发声训练的基本技巧。从声音练习的基本次序，然后是Alanka——各种音阶序列组合练习（从简易到复杂），接着是音阶升降练习，再到Bandish，然后是简化版的Raga……不知不觉间，我们己经将印度古典音乐的训练次第与方法学习了解得差不多了。这时候，一个新的课题出现了。我的嗓子开始“失声”了。在近一个月的练习中，自己的嗓音经历了不会发声，到反复揣摩练习
中庸之道_b438·2017-07-21 23:31

享受学习的乐趣4_优秀的人都敢于对自己下狠手

今天我们继续跟弗兰克老师学习，今天弗兰克老师的文章的标题是《优秀的人都敢于对自己下狠手》。弗兰克老师今天文章中讲到的例子，讲到阿伦·罗斯顿陷入石缝自救求生的故事，并总结一个人遇到一件事的决策过程其实就是ABCD法则。学习一个人遇到一件事的决策过程其实就是ABCD法则。首先是A（ActivatingEvent）：即最原始的客观事实，接着是B（Beliefsabouttheevent）：即我们内心的各
每天进步一点点_Linda·2017-07-17 22:55

python笔记4_运算符和判断

行与缩进python最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号({})。缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的语句必须包含相同的缩进空格数。实例如下：ifTrue:print("True")else:print("False")以下代码最后一行语句缩进数的空格数不一致，会导致运行错误：ifTrue:print("Answer")print("True")else:print("Answ
MonCheri_Flowers·2017-07-01 16:07

Spark相对于MapReduce的优势

HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，也就是说spark是基于内存计算的，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
Alvin_blog·2017-06-23 10:45

python3.5+selenium3.4自动化测试4_随机组合的用户名和密码登陆

继续讲登陆和登出界面，这次主要讲如何采用随机的字母，数字，特殊符号组合的用户名和密码进行登陆,这边我写了不同验证用户名密码组合的登陆测试用例，所以代码比较长#_*_coding:utf-8_*_importunittest,time,refromtimeimportstrftime,localtimefromdatetimeimportdatetimefromseleniumimportwebdr
qingche46·2017-06-12 10:40

R语言中矩阵运算

目录：1_矩阵的生成2_矩阵的四则运算3_矩阵的矩阵运算4_矩阵的分解1_1将向量定义成数组向量只有定义了维数向量(dim属性)后才能被看作是数组.比如:>z=1:12;>dim(z)=c(3,4);>
不最醉不龟归·2017-05-16 15:00

数据预处理与特征选择

数据预处理和特征选择是数据挖掘与机器学习中关注的重要问题，坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。
Joe-Han·2017-04-12 15:24

2016年百度数据挖掘与机器学习岗位校招笔试题目:

1、卷积神经网络降低参数2、特征选择的方法3、哪些操作可以激活触发器4、选择性重传，6位帧序列号5、k邻近数属于无监督?6、jp聚类算法7、数据规约的主要方法8、动态分析技术主要包括9、排序算法的空间复杂度不是0(1)10、优化的三个级别简答：1、简述bagging的基本思想和使用方法？2、对于一个二分类问题，使用三个模型做bagging，每个模型的预测准确率是0.7，模型的预测结果之间相互独立，
辉格食品·2017-03-29 10:53

hadoop大数据平台手动搭建-spark

拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的MapReduce
feilong2483·2017-03-23 22:00

塔罗自由书写4_女祭司

到女祭司了，二号牌，至今为止我觉得愚人，魔法师，女祭司都像个连续的故事。愚人某天突然感到了自己的使命，奋勇一跃开始探索自己的旅程。路上，他遭遇各种元素，掌握各种技能，精进学习，这便是魔法师。修行到一定地步，某天月光突然洒向他，他隐隐察觉到了自己的直觉在苏醒，隐隐看到自己身体内部有能量的流动，这就是女祭司。。嗯，感觉蛮流畅。这就是我感觉到的女祭司牌，在鲜花宝石的丰盛背后，是女祭司，稳稳做在自己的法座
王小小超·2017-03-09 22:06

HaDoop2.6下安装并配置Spark1.6.3

Spark是HadoopMapReduce的通用并行框架，不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
一叶_障目·2017-03-09 21:45

Spark Standalone Mode 单机启动Spark -- 分布式计算系统spark学习(一)

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
fengshunli·2017-02-22 15:59

蒙特卡洛马尔科夫链（MCMC）

 蒙特卡洛马尔科夫链（MCMC）标签： 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛2016-12-3020:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类：数据挖掘与机器学习（41） 版权声明：本文为博主原创文章
t6·2017-01-03 01:00

glmis项目工作日志4_解决RecyclerView中使用CheckBox时出现数据错乱的问题。

这几天遇到个问题，在RecyclerView的item中使用CheckBox时由于其复用机制，如果我们没有用数据来控制CheckBox状态的话，将会导致CheckBox的显示在列表中错。比如说你只对第一个Item中的CheckBox做了选中操作，当列表向上滚动的时候，你会发现，下面的Item中居然也会有被选中的。解决思路就是在数据源里保存被选中的状态。为了解决这个问题，我找到了这篇文章，Andro
与24号一起飞翔·2016-11-17 19:11

机器学习和数据挖掘的联系与区别

小编说：从数据分析的角度来看，数据挖掘与机器学习有很多相似之处，但不同之处也十分明显，例如，数据挖掘并没有机器学习探索人的学习机制这一科学发现任务，数据挖掘中的数据分析是针对海量数据进行的，等等。
博文视点·2016-11-09 10:37

单机Spark安装

HadoopMapReduce的通用并行框架，Spark，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代
FlappyBirds·2016-10-17 14:11

机器学习开源库总结

研究数据挖掘和机器学习有一段时间了，对数据挖掘来说，商用软件有SAS、Clementine、Oracle数据挖掘组件等等；由于个人学习和版权、算法定制等问题，开源的数据挖掘与机器学习软件(库)目前也十分必需
Einstein_liu·2016-10-10 09:08

spark详解

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
princemrgao·2016-09-01 11:54

iOS--多线程之GCD

GCD相关使用函数1_GCD一一基础介绍2_GCD一一延时操作3_GCD一一代码块只执行一次4_继续更新GCD相关使用函数1_GCD一一基础介绍@implementationViewController
量锅·2016-08-04 10:00

java服务安装(二)：使用commons-daemon

commons-daemon3_2安装jsvc3_3编写程序入口类3_4编写安装脚本3_5程序打包及启动4windows下使用commons-daemon4_1下载commons-daemon及procrun4_2编写程序入口类4_
masson32·2016-07-05 13:00

HeadFirstJava——4_对象的行为

状态影响行为，行为影响状态。1方法参数和返回类型方法可使用一个或多个参数；传给方法的参数必须符合声明时的数量、顺序和类型；传入和传出方法的值类型可以隐含地放大或明确地缩小；传给方法的参数值可以使直接指定的文字或数字或与所声明参数相同类型的变量；方法必须声明返回类型，使用void类型代表方法不返回任何东西；方法只能声明单一的返回值；若需要返回多个相同数据类型的值，把返回类型说明为该数据类型的数组，将
twc829·2016-07-02 14:00

untiy 3d ShaderLab_第8章_4_ 单光照贴图在Deferred 渲染路径下的实时阴影

单光照贴图在Deferred渲染路径下的实时阴影  另外，我们可以将相机的RenderingPath切换为Deferred模式，在这种模式里，可以尝试移动实时光源，你会发现，不论是静态的还是非静态的物体，如果打开阴影选项，都会投射出阴影。注意非静态球体下的阴影以及黄色光源的阴影投影。   延迟光照中实时光线的开销和光线照亮的像素值的数量成正比。而不取决于场景的复杂性。微小的点光源和聚光灯光源非常容
heyuchang666·2016-06-24 15:00

计算机图形学（三）_图元的属性_4_线的属性_3_画笔或画刷的选择

画笔或画刷的选择    在有些图形软件包中，尤其是绘画系统，可以直接选择不同的画笔和画刷类型。这种类型的选项包括形状、尺寸和画笔或画刷的图案。图4.7给出了一些可能的画笔和画刷形状。这些形状可以按像素位置的数值形式存储在一个像素模板中，然后再设置到线路径上。例如，矩形画笔可用图4.8给出的模板，通过将模板的中心(或一角)沿线路径移动而实现，如图4.9所示。为了避免在帧缓存中重复设置像素，可以简单地
heyuchang666·2016-06-23 18:00

计算机图形学（三）_图元的属性_4_线的属性_2_线宽

线的属性_线型  可选用的线型属性包括实线、虚线和点线等。通过设置沿线路径显示的实线线段的长度和间距来修改画线算法，可以生成各种类型的线。可以通过在实线线段之间插入与实线线段等长的空白段来显示虚线，许多图形系统都允许选择划线长度和划线间隔的长度。    光栅线算法通过绘制像素段来显示线型属性。对于各种划线、点线和点划线样式，画线程序沿线路径输出一些连续像素段。在每两个实心段之间有一个给定长度的空白
heyuchang666·2016-06-23 18:00

计算机图形学（三）_图元的属性_4_线的属性_1_线宽

点的属性    一般情况下，我们可以设定点的两个属性:颜色和大小。在一个描述系统中，点的显示颜色和大小由存放在属性表中的当前值确定。颜色分量用RGB值或指向颜色表的索引值设定。对于光栅系统而言，点的大小是像素大小的一个整倍数，因此一个大的点显示成一个像素方块。线的属性    直线段可以使用三个基本属性来显示:颜色、线宽和线型。线的颜色用对所有图元相同的函数进行设定，而线宽和线型则用单独的线函数选择
heyuchang666·2016-06-23 18:00

HTML入门笔记

     HTML简介HTML是做网页最基本的技术1_由标签组件2_在任何操作系统平台，只要有浏览器，都有执行HTML3_浏览器中有HTML解析器4_编辑HTML可以使用任何文本编辑工具，如记事本，建议开发人员用一些比较适合的工发工具
qq_32059827·2016-05-13 22:00

计算机图形学（二）输出图元_10_多边形填充区_4_多边形表

多边形表    场景中的对象一般用一组多边形面片来描述。实际上，图形软件包经常提供以多边形网格形式描述表面形状的函数。对每一个对象的描述包括指定多边形面片的几何信息和其他表面参数(如颜色、透明性及光反射特性)。在输入每个多边形的信息时，数据放进一些表格中等待后续处理、显示和场景的对象管理。这些多边形数据表分成两组来组织:几何数据表和属性数据表。几何数据表包含顶点坐标和标识多边形面片空间方向的参数。
heyuchang666·2016-05-13 20:00

untiy 3d ShaderLab_第6章_VertexLit渲染路径_4_顶点照明和Unity存放光源的第三种方式

6.4顶点照明和Unity存放光源的第三种方式6.4.1 Unity为VertexPass准备的光源  是不是绝望了?世界没有光明怎么能行呢?当然不行，光明马上就来，Unity把它放到了unity_LightPosition[4]数组中。  可以简单地告诉你一个结果:在LightMode=Vertex的Pass内，unity_LightPosition[4]和unity_LightColor[4]
heyuchang666·2016-05-10 12:00

计算机图形学（二）输出图元_6_OpenGL曲线函数_4_中点椭圆算法(下)

中点椭圆算法(下)     假设已经在整数屏幕坐标中给定rx,ry和椭圆中心，在中点椭圆算法中我们仅需增量的整数运算来确定决策参数的值。增量r2y 、r2x和2r2yx和2r2xy仅需在程序的开始求值一次。中点椭圆算法可以概括为下列步骤:中点椭园算法的步骤1.输入rx、ry和椭圆中心(xc,yc)，并得到椭圆(中心在原点)上的第一个点:2.计算区域1中决策参数的初始值：3.在区域1中的每个xk位置
heyuchang666·2016-04-27 16:00

计算机图形学（二）输出图元_6_OpenGL曲线函数_4_中点椭圆算法(上)

中点椭圆算法（上）    这里的方法类似于显示光栅圆。给定参数rx,ry和（xc,yc），首先确定以原点为中心的标准位置椭圆上的点(x,y)，然后将这些点平移到以(xc,yc)为中心的椭圆上。如果希望显示不在标准位置的椭圆，那么就绕中心坐标旋转并对长轴和短轴重新定向。但目前仅考虑显示标准位置的椭圆，第4章将讨论变换对象方向和位置的通用方法。    中点椭圆算法将分成两部分应用于第一象限。图3.25
heyuchang666·2016-04-26 18:00

在分类中如何处理训练集中不平衡问题

[置顶]在分类中如何处理训练集中不平衡问题标签：分类数据不平衡类别不均衡imbalance机器学习2015-10-2523:093169人阅读评论(1)收藏举报分类：数据挖掘与机器学习（23）目录(?)
banlucainiao·2016-04-21 16:15

计算机图形学（二）输出图元_4_并行画线算法

并行画线算法本来在word中是有右下数的，一编辑在csdn中编辑就没有了。                   上面讨论过的线段生成算法顺序地确定像素位置。而利用并行计算机，则可通过将计算分割到可用的多个处理器中来得到线段的像素位置。分割问题的一种解决方法是将现有的顺序算法放到多个处理器上。我们也可以寻找其他处理办法，从而使像素位置能以并行方式有效地计算。在设计并行算法中，重要的是要考虑平衡可用处
heyuchang666·2016-04-18 16:00

计算机图形学（一） 视频显示设备_4_彩色CRT监视器

彩色CRT监视器    CRT监视器利用能发射不同颜色光的荧光层的组合来显示彩色图形。不同荧光层的发射光组合起来，可以生成一种按其比例而定的可见颜色。显示彩色图形的一种方法是在屏幕上涂上多层不同的荧光粉。发射颜色由电子束在荧光层中的穿透深度决定。这种方法称为电子束穿透法(beam-penetration)，它常用于红、绿两层结构。速度慢的电子束只激活外面的红色层，速度快的电子束能穿过红色层并激活里
heyuchang666·2016-04-09 11:00

Spark高效的分布式管理

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
wpsing·2016-04-08 02:00

简明Python教程学习笔记_4_数据结构

在Python中有三种内建的数据结构——列表、元组和字典。列表list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。假想你有一个购物列表，上面记载着你要买的东西，你就容易理解列表了。只不过在你的购物表上，可能每样东西都独自占有一行，而在Python中，你在每个项目之间用逗号分割。列表中的项目应该包括在方括号中，这样Python就知道你是在指明一个列表。一旦你创建了一个列表，
freeking101·2016-03-21 23:00

高效分布式计算系统：Spark

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
fanyun_01·2016-03-18 11:00

4_用户态与核心态-用两种C代码实现Linux的某个系统调用

版权声明：陈诚原创作品转载请注明出处《Linux内核分析》MOOC课程http://mooc.study.163.com/course/USTC-1000029000==========================================================================程序员编程不可能很健壮，会出bug，假如写的程序可以任意控制计算机的资源会很危险，所以
bshcc·2016-03-14 20:00

Spark：一个高效的分布式计算系统

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
皎陽·2016-02-26 14:00

数据挖掘总结之数据挖掘与机器学习的区别

数据挖掘与机器学习的区别与机器学习经常一起出现的就是数据挖掘，两种经常会有重叠的地方，①数据挖掘某种意义上更多的是关注从大量的数据中获得新的见解；②机器学习聚焦于进行已知的任务，而数据挖掘则是搜寻隐藏的信息
qq_16365849·2016-02-04 16:00

学习搭建一个小网站_4_继续准备工作_解决NPM安装MongoDB组件时候的warning

昨天报了这么一个warning看字面意思，mongodb组件需要依赖一个名叫kerberos的东东于是在项目目录(昨天新建的BlogWebSite)npminstallkerberos (网上有说加上-g参数全局安装，我尝试了下，还是会报这个warning，于是还是本地安装一份算了)嗯。。又一堆错误，看看都说了什么，并结合百度or谷歌，了解到如下情况：需要npm安装node-gyp组件：（应该安装
HardyLin·2016-02-03 23:00

学习搭建一个小网站_4_继续准备工作_解决NPM安装MongoDB组件时候的warning

昨天报了这么一个warning看字面意思，mongodb组件需要依赖一个名叫kerberos的东东于是在项目目录(昨天新建的BlogWebSite)npminstallkerberos (网上有说加上-g参数全局安装，我尝试了下，还是会报这个warning，于是还是本地安装一份算了)嗯。。又一堆错误，看看都说了什么，并结合百度or谷歌，了解到如下情况：需要npm安装node-gyp组件：（应该安装
HardyLin·2016-02-03 14:00

机器学习 数据挖掘

 数据挖掘和机器学习的区别和联系(参看周志华：数据挖掘与机器学习)统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究，变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域从数据分析的角度来看
python挖掘·2016-01-22 16:00

跟上大数据的步伐：快速搭建Spark集群

UCBerkeleyAMPlab开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点，并且能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
shurenyun·2016-01-12 19:00

4_微信公众帐号开发教程第4篇-----开发模式启用及接口配置Java

微信公众帐号申请成功后，要想接收处理用户的请求，就必须要在“高级功能”里进行配置，点击“高级功能”，将看到如下界面从上图中可以看到，高级功能包含两种模式：编辑模式和开发模式，并且这两种模式是互斥关系，即两种模式不能同时开启。那两种模式有什么区别呢？编辑模式：主要针对非编程人员及信息发布类公众帐号使用。开启该模式后，可以方便地通过界面配置“自定义菜单”（认证的订阅号、服务号）和“自动回复的消息”
风雨兼程之2017·2015-12-28 15:14

线程开启方式2—任务

3usingSystem.Linq; 4usingSystem.Text; 5usingSystem.Threading; 6usingSystem.Threading.Tasks; 7 8namespace线程开启4_
pnzpb·2015-12-23 20:00

Spark本地模式运行

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点;但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
ksfzhaohui·2015-12-19 12:00

Spark 是什么？

mapreduce算法实现的分布式计算，拥有HadoopMapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的
江中炼·2015-12-13 14:00
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