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0260、S51下载线的制作——单片机实用技术探讨 0261、SL-DIY02-3:单片机创新开发与机器人制作的核心控制板 0262、TEA1504开关电源低功耗控制IC 0263、TL494脉宽调制控制电路 0264、USB接口设计 0265、步进电机的...
K-近邻算法 1、K-近邻算法简介 1.1 定义: 就是通过你的“邻居”来判断你属于那个类别 1.2 如何计算你到你的“邻居”的距离 一般时候,都是使用欧氏距离 2、K-近邻算法API初步使用 2.1 安装scikit-learn...
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。...然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。
记一下可能会用到的python画图代码。 1.柱状图(几种算法准确率比较) import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns models = ['RandomForest','LogisticRegression','NaiveBayes','KernelSVM','KNN'...
1. 概述
在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree)。相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树更加...
《数据结构与算法》实验和课程Github资源 《数据结构与算法》实验:线性结构及其应用——算术表达式求值 ...《数据结构与算法》实验:排序算法实验比较——选择排序 & 堆排序 《数据结构...
我对kaggle的了解也是基于实战的需要,想做一些项目来巩固我的认知,发现更多有用的技能。 kaggle 竞赛,里面有很多项目,对熟悉数据处理与学习各种算法帮助很大。 二、项目介绍 完整代码见k.
大多数最先进的算法都需要精确的四边形bounding box来定位任意形状的文本,而不能检测curve文本,如Fig. 1(b) 对于两个比较接近的文本行可能会导致一个错误的检测,检测结果会覆盖两个实例,如Fig. ...
决策树简介决策树是常见的机器学习算法之一。主要用于分类和回归。是一种非参数的监督式学习方法。 决策树中的几个词: 属性、特征、属性选择度量、属性特征的拓扑结构、分裂属性特征。
31ID3算法32C45算法 4关于决策树的几点补充说明 41如果属性用完了怎么办42关于剪枝 决策树算法 1、摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法。...
并且通常在图形处理单元(GPU)上进行,同时为了获得最优的模型性能,可能需要网络架构和超参数的反复修改和调整,通常此过程取决于实际问题和网络架构设计人员的经验,而利用遗传算法可以将此过程自动化,同时可以...
然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。 1.2、分类问题综述 对于分类问题,其实谁都不会陌生,说我们每个人每天都在执行分类操作一点
决策树 决策树属于监督学习,是一种预测模型。 1. 概念 **决策树(Decision Tree)**是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率,评价项目风险,判断其可行性的决策分析...
1.3、贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理 每次提到贝叶斯定理,我心中的崇敬之情都油然而生,倒不是因为这个定理多高深,而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题:已知某条件概率,如何得到两个...
现在需要对广告效果分析实现有针对性的广告效果测量和优化工作。数据13个维度介绍1、渠道代号:渠道唯一标识2、日均UV:每天的独立访问量3、平均注册率=日均注册用户数/平均每日访问量4、平均搜索量:每个访问的搜索...
2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件,就是特征属性必须有条件独立或基本独立(实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立)。当这个条件成立时,朴素贝叶斯分类...
鸽鸽鸽 明天更新
密度聚类算法 ...密度聚类可以克服K-means,BIRCH算法只适用于凸样本的缺点,密度聚类算法既可以适用于凸样本集也可以用于非凸样本集。 常见的密度聚类算法有:DBSCAN、MDCA、OPTICS、DENCLUE等。...
介绍 定义:线性回归在假设特证满足线性关系,根据给定的训练数据训练一个模型,并用此模型进行预测。 (小萌A:)什么意思? 简单来说,我们把每个数据样本比作一个点,对于这堆点,我们试着用一条直线去拟合它们,...
图这种数据结构表现的是对象集合以及其间关系的集合。图里的“对象”称为结点(Node)或者顶点(Vertex)。"关系"表示顶点与顶点之间的关系,称为边(Edge)。 图大致分为以下四类: ...直接来了解一下图的表示与术语:...
决策树计算方法,ID3,C4.5
决策树(Decision Tree)是一种...2)效率高,决策树只需要一次构建,反复使用,每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。 如何预测 先看看下面的数据表格: ID 拥有房产(是/否
基于决策树的分类预测 机器学习算法详解,day2 打卡! 决策树概念 信息熵 基尼系数 剪枝 ...决策树(decision tree)也是机器学习中的一个重要算法,但是我们可能平时在决策的时候就常常用到,...import seaborn as sns
【向量化】单一变量的线性回归函数,我们将其假设为:hθ(χ)=θ0+θ1χh_\theta(\chi)=\theta_0+\theta_1\chihθ(χ)=θ0+θ1χ但是如果我们的变量个数不止一个的话,那么我们的假设函数就应该是如下的形式:...
PaddlePaddle学习课程 ...如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑...
例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议,用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力,最大连接数支持65535个长连接,最高命令交互速度达到250MB/S(使用的是127.0.0.1的方式,相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量)。服务端用C#编写,并使用log4net作为日志模块; 同时支持65536个连接,网络吞吐量可以达到400M。
首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出
这本面试手册包含了Java基础、Java集合、JVM、Spring、Spring Boot、Spring Cloud、Mysql、Redis、RabbitMQ、Dubbo、Netty、分布式及架构设计等方面的技术点。内容难度参差,满足初中高级Java工程师的面试需求。
用html写了一个最近挺火的太空人表盘