原创 機器學習-Python中訓練模型的保存和再使用

在做模型訓練的時候,尤其是在訓練集上做交叉驗證,通常想要將模型保存下來,然後放到獨立的測試集上測試,下面介紹的是python中訓練模型的保存和再使用。 scikit-learn已經有了模型持久化的操作,導入joblib即可 from sk

原创 用Python開始機器學習(4:KNN分類算法) sklearn做KNN算法 python

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41357931 1、KNN分類算法 KNN分類算法(K-Nearest-Neighbors Classification),又叫K近鄰算法,是一個概念

原创 scikit-learn學習之K-means聚類算法與 Mini Batch K-Means算法 [轉自別的作者,還有其他sklearn翻譯]

http://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/51244850 =============================================================

原创 word2vec學習筆記[轉]

谷歌已經使用Deep Learning技術開發了許多新方法來解析語言,目前,谷歌開源了一款基於Deep Learning的學習工具——word2vec,這是首款面向大衆的Deep Learning學習工具。 word2vec(word

原创 單鏈表反轉python實現

http://blog.csdn.net/u011608357/article/details/36933337 單鏈表的反轉可以使用循環,也可以使用遞歸的方式 1.循環反轉單鏈表 循環的方法中,使用pre指向前一個結點,cu

原创 Hive UDF整理

Hive UDF整理 字符串函數 字符串長度函數:length 語法: length(string A) 返回值: int 說明:返回字符串A的長度 舉例: hive> select length(‘abcedfg’)

原创 scikit-learn主要模塊和基本使用方法

http://www.cnblogs.com/CheeseZH/p/5250997.html 從網上看到一篇總結的很不錯的sklearn使用文檔,備份勿忘。 引言 對於一些開始搞機器學習算法有害怕下手的小朋友,該如何快速入門,這讓人挺

原创 Python機器學習庫scikit-learn實踐 多個機器學習算法同時比較精度 ~\(≧▽≦)/~

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/48903179 Python機器學習庫scikit-learn實踐 [email protected] http://blog.csdn.net/z

原创 應用scikit-learn做文本分類 提feature tfidg共享詞庫 分類 聚類

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/23615947/ 文本挖掘的paper沒找到統一的benchmark,只好自己跑程序,走過路過的前輩如果知道20newsgroups或者

原创 hive支持sql大全(收藏版)

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原创 python中的數據結構

http://blog.csdn.net/u011608357/article/details/26143339 1.列表 (1)   建立列表 list(‘python’) ['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n'

原创 不相交集python實現

http://blog.csdn.net/u011608357/article/details/37966199 1.不相交集是解決等價關係的一種數據結構,執行合併和查找的速度都非常快,M次運行合併和查找的運行時間爲(M*logN

原创 hive lateral view 與 explode詳解

1.explode hive wiki對於expolde的解釋如下: explode() takes in an array (or a map) as an input and outputs the elements of the a

原创 python實現的鏈表

http://blog.csdn.net/u011608357/article/details/28997089 python實現的鏈表,包括插入、查找、刪除操作 [python] view plain copy #!/us

原创 用Python開始機器學習(5:文本特徵抽取與向量化) sklearn

http://blog.csdn.net/lsldd/article/details/41520953 假設我們剛看完諾蘭的大片《星際穿越》,設想如何讓機器來自動分析各位觀衆對電影的評價到底是“贊”(positive)還是“踩”(neg