原创 Python-Numpy語法總結-數組的創建
NumPy 是什麼？ NumPy是使用Python進行科學計算的基礎軟件包。除其他外，它包括： 功能強大的N維數組對象。 精密廣播功能函數。 集成 C/C+和Fortran 代碼的工具。 強大的線性代數、傅立葉變換和隨機數功能。
2020-06-16 05:06:18
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原创 scala的timeStamp格式轉換
源碼如下： import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Date object timeStamp { def main (args : Array[String])
2020-06-16 05:06:18
原创 Spark Yarn Client模式運行流程
以wordCount程序爲例: 命令行內容： bin/spark-submit –class WordCount –master yarn –deploy-mode client ./WordCount.jar ./in
2020-06-16 05:06:18
原创 機器學習-推薦系統之基於物品的協同過濾
Item CF 基本原理： 基於物品的CF的原理和基於用戶的CF類似，只是在計算鄰居時採用物品本身，而不是從用戶的角度，即基於用戶對物品的偏好找到相似的物品； 然後根據用戶的歷史偏好，推薦相似的物品給用戶； 從計算的角度來看，就
2020-02-23 05:49:30
原创 深度學習基礎算法-神經網絡
2層神經網絡的實現 使用Numpy矩陣來實現神經網絡。我們先使用最簡單的網絡去實現，這個神經網絡去掉了偏置和激活函數，只有權重。 這裏我們假設每條線上對應的權重就是各自的數字，那麼如果用函數來表示的話，應該是 可以看到，這樣的
2020-02-23 05:49:30
原创 Tensorflow梯度下降優化案例
安裝tensorflow之後，先用命令查看一下相關版本及路徑，然後再開始完成第一個梯度下降優化的小案例。 import tensorflow as tf tf.__version__ '1.3.0' import sys pr
2020-02-23 05:49:30
原创 線性SVM決策過程的可視化
使用sklearn中的式子來可視化決策邊界，支持向量，以及決策邊界平行的兩個超平面。 導入需要的模塊 from sklearn.datasets import make_blobs #導入創造數據集的包 from sklear
2020-02-23 05:49:30
原创 tensorflow之palceholder
tensorflow的palceholder必須配合字典 feed_dict使用 import tensorflow as tf input1 = tf.placeholder(tf.float32) #tensorflow大部分
2020-02-23 05:49:30
原创 Tensorflow之Session
Tensorflow有兩種Session的運行方式，案例如下： import tensorflow as tf matrix1 = tf.constant([[3,3]]) matrix2 = tf.constant([[2],
2020-02-23 05:49:30
原创 TensorFlow之variables
TensorFlow的變量處理 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') print(state.name) counter:0 one =
2020-02-23 05:49:30
原创 Phython-Numpy語法總結-數組的創建
NumPy 是什麼？ NumPy是使用Python進行科學計算的基礎軟件包。除其他外，它包括： 功能強大的N維數組對象。 精密廣播功能函數。 集成 C/C+和Fortran 代碼的工具。 強大的線性代數、傅立葉變換和隨機數功能。
2020-02-23 05:49:30
原创 機器學習-SVM硬間隔與軟間隔：重要參數C
SVM在軟間隔數據上的推廣 到這裏，我們已經瞭解了線性SVC的基本原理，以及SVM如何被推廣到非線性情況下，還了解了核函數的選擇和應用。但實際上，我們依然沒有完全瞭解SVM用於二分類的全貌。我們之前在理論推導中使用的數據都有一個特
2020-02-23 05:49:30
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原创 機器學習：非線性SVM核函數在不同數據集上的表現
問題引入 除了"linear"以外的核函數都能夠處理非線性情況，那究竟什麼時候選擇哪一個核函數呢？遺憾的是，關於核函數在不同數據集上的研究甚少，谷歌學術上的論文中也沒有幾篇是研究核函數在SVM中的運用的，更多的是關於核函數在深度學
2020-02-23 05:49:30
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原创 Phython-Numpy語法總結-數組的索引和切片
普通索引和切片 像列表一樣的索引和切片 a=np.arange(15).reshape(3,5) a array([[ 0, 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8, 9],
2020-02-23 05:49:30
原创 Sklearn中的深度學習基礎算法-神經網絡MLP
sklearn是專注於機器學習的庫，它在神經網絡的模塊中特地標註：sklearn不是用於深度學習的平臺，因此這個神經網絡不具備做深度學習的功能，也不具備處理大型數據的能力，所以神經網絡在sklearn中頗有被冷落的意思。原理講解也
2020-02-23 05:49:30