監(jiān)督學習對于有標簽的特定數(shù)據(jù)集（訓練集）是非常有效的，但是它需要對于其他的距離進行預測。 無監(jiān)督學習對于在給定未標記的數(shù)據(jù)集（目標沒有提前指定）上發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)系是非常有用的。 ...
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十個基礎(chǔ)算法 -
大數(shù)據(jù)HDFS 分布式文件系統(tǒng) 按塊存儲支持大規(guī)模文件存儲簡化系統(tǒng)設(shè)計數(shù)據(jù)備份 名稱節(jié)點，整個HDFS集群的管家。FsImage和editlog通過shell命令，從上述兩個地方最...
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auc計算方法總結(jié)面試的時候回答的不清楚，學習&總結(jié)如下。參考link 1.ROC曲線 對于二值分類器，評價指標主要有precision，recall，F(xiàn)-score(綜合考慮precisio...
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cross-validation
一開始提出的是LOOCV方法：每次取出一個數(shù)據(jù)作為測試集的唯一元素，其他n-1個元素作為訓練集喲用于訓練模型和調(diào)參。經(jīng)過n個模型，每次一個MSE（均方誤差），將他們?nèi)【档玫?..
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python machine learning學習筆記
第二章 訓練機器學習分類算法 感知機perceptron 自適應(yīng)線性神經(jīng)元adaptive linear neurons 對機器學習算法有直觀了解 使用pandas, Num...
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DeepLearning學習筆記#Logistic Regression with a Neural Network mindset（1）概述 本文主要內(nèi)容：如何利用Python的來實現(xiàn)Logistic函數(shù)。包括：初始化、計算代價函數(shù)和梯度、使用梯度下降算法進行優(yōu)化等并把他們整合成為一個函數(shù)。本文將通過訓練來判...
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DeepLearning學習筆記#Building your Deep Neural Network: Step by Step（3）概述 本文介紹如何利用Python的來實現(xiàn)具有多個隱藏層的圖片分類問題。通過這次建立的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以將之前的貓分類問題的準確率提升到80%。要點：1. 使用非線性映射...
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DeepLearning學習筆記#Planar data classification with one hidden layer（2）概述 如何利用Python的來實現(xiàn)具有一個隱藏層的平面數(shù)據(jù)分類問題。前文，創(chuàng)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有一個輸出層，沒有隱藏層。本文將創(chuàng)建單隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 二分類單隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)...
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爬蟲入門之路漫漫（2）：scrapy實例爬取某招標網(wǎng)。 首先是幾個基礎(chǔ)scrapy命令： 新建一個項目 scrapy startproject 項目名稱 爬 scrapy crawl 爬蟲名稱 代碼： item.p...
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爬蟲入門之路漫漫（1）：scrapy
items.py：定義需要獲取的內(nèi)容字段，類似于實體類。Item是用來裝載抓取數(shù)據(jù)的容器，和Java里的實體類（Entity）比較像 pipelines.py：項目管道文件，...