04 2018 档案

python numpy
摘要：0.axis的意义 Pandas保持了Numpy对关键字axis的用法，用法在Numpy库的词汇表当中有过解释： 轴用来为超过一维的数组定义的属性，二维数据拥有两个轴：第0轴沿着行的垂直往下，第1轴沿着列的方向水平延伸。 如果简单点来说，就是0轴匹配的是index， 涉及上下运算；1轴匹配的是col 阅读全文
posted @ 2018-04-28 09:40 喵喵帕斯 阅读(486) 评论(0) 推荐(0)
thingsboard在windows下安装和使用
摘要：在官网下载thingsboard和tb-gateway 需要安装java8 thingsboard服务安装 https://thingsboard.io/docs/user-guide/install/windows/ 把thingsboard-windows-1.4.zip解压到C盘 在这个文件夹 阅读全文
posted @ 2018-04-26 11:49 喵喵帕斯 阅读(5981) 评论(0) 推荐(0)
adaboost
摘要：AdaBoost是一种迭代型的算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习算法，即弱学习算法，然后将这些弱学习算法集合起来，构造一个更强的最终学习算法。 用于二分类或多分类的应用场景 在AdaBoost算法中，有两个权重，第一个是训练集中每个样本有一个权重，称为样本权重，用向量D表示；另一个是每 阅读全文
posted @ 2018-04-26 10:07 喵喵帕斯 阅读(607) 评论(0) 推荐(0)
强化学习例子
摘要：Flappy Bird Q-learning Q-learning 走出房间 一个强化学习 Q-learning 算法的简明教程 强化学习概念 http://www.cnblogs.com/yifdu25/p/8169226.html 强化学习是一种不同于监督学习和无监督学习的在线学习技术。它把学习 阅读全文
posted @ 2018-04-23 15:33 喵喵帕斯 阅读(1490) 评论(0) 推荐(0)
kafka传数据到Flink存储到mysql之Flink使用SQL语句聚合数据流（设置时间窗口，EventTime）
摘要：网上没什么资料，就分享下:) 简单模式：kafka传数据到Flink存储到mysql 可以参考网站： 利用Flink stream从kafka中写数据到mysql maven依赖情况： 配置文件及sql语句，时间窗口是1分钟： MySQL建表： 发送数据到kafka,用的是flink example 阅读全文
posted @ 2018-04-13 14:18 喵喵帕斯 阅读(9236) 评论(0) 推荐(2)
优化深度神经网络（一） dropout 初始化
摘要：Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（1）-- 深度学习的实用层面 1. Train/Dev/Test sets 训练集（Training sets）、验证集（Development sets）、测试集（Test sets） 之前人们通常设置Train sets和Test sets的数 阅读全文
posted @ 2018-04-11 17:08 喵喵帕斯 阅读(2323) 评论(0) 推荐(0)
优化深度神经网络（二）优化算法 SGD Momentum RMSprop Adam
摘要：Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（2）-- 优化算法 深度机器学习中的batch的大小 深度机器学习中的batch的大小对学习效果有何影响？ 1. Mini-batch gradient descent SGD VS BGD VS MBGD 3. 指数加权平均（Exponentia 阅读全文
posted @ 2018-04-11 17:07 喵喵帕斯 阅读(1355) 评论(0) 推荐(0)
浅层神经网络 反向传播推导：MSE softmax
摘要：基础：逻辑回归 Logistic 回归模型的参数估计为什么不能采用最小二乘法？ logistic回归模型的参数估计问题不能“方便地”定义“误差”或者“残差”。 对单个样本： 第i层的权重W[i]维度的行等于i层神经元的个数，列等于i-1层神经元的个数；第i层常数项b[i]b[i]维度的行等于i层神经 阅读全文
posted @ 2018-04-08 11:12 喵喵帕斯 阅读(2714) 评论(0) 推荐(0)
机器学习错题整理（一）
摘要：1使用以下模型解决分类问题时，一般情况下对输入数据内的噪音、离群点(outlier)最敏感的是？ Adaboost 软间隔SVM Lasso 随机森林 答案A 说明：随机森林受异常点影响较小，这是有决策树性质决定的。异常点对SVM和Lasso都会有一定的影响，但是影响最大的还是Adaboost，因为 阅读全文
posted @ 2018-04-05 15:21 喵喵帕斯 阅读(1978) 评论(0) 推荐(0)
PCA主成分分析 ICA独立成分分析 LDA线性判别分析 SVD性质
摘要：机器学习(8) -- 降维 核心思想：将数据沿方差最大方向投影，数据更易于区分 简而言之：PCA算法其表现形式是降维，同时也是一种特征融合算法。 对于正交属性空间(对2维空间即为直角坐标系)中的样本点，如何用一个超平面(直线/平面的高维推广)对所有样本进行恰当的表达？ 事实上，若存在这样的超平面，那 阅读全文
posted @ 2018-04-04 16:10 喵喵帕斯 阅读(1279) 评论(0) 推荐(0)