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2019年7月12日
数据挖掘经典算法PrefixSpan的一个简单Python实现
摘要: 前言 用python实现了一个没有库依赖的“纯” py based PrefixSpan算法。 Github 仓库 https://github.com/Holy Shine/PrefixSpan py 首先对韩老提出的这个数据挖掘算法不清楚的可以看下这个博客,讲解非常细致。我的实现也是基本照着这个
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posted @ 2019-07-12 16:27 Holy炭
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2019年6月17日
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之决策树集成
摘要: 前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy Shine/Introduciton 2 ML with Pyt
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posted @ 2019-06-17 14:52 Holy炭
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2019年6月14日
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之决策树
摘要: 前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy Shine/Introduciton 2 ML with Pyt
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posted @ 2019-06-14 17:16 Holy炭
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2019年6月13日
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之线性模型
摘要: 前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy Shine/Introduciton 2 ML with Pyt
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posted @ 2019-06-13 14:17 Holy炭
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2019年6月12日
Python机器学习基础教程-第2章-监督学习之K近邻
摘要: 前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy Shine/Introduciton 2 ML with Pyt
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posted @ 2019-06-12 14:09 Holy炭
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2019年5月17日
GitToc-为你的Github仓库的Readme自动生成一个目录
摘要: 维护自己的Github仓库的时候发现Github的Readme不支持Toc目录,所以就自己写了一个小工具。 工具地址:https://github.com/Holy Shine/GitToc 简介 如下是转换效果: 转换后的目录支持页内跳转 使用教程 假设你的目标文件名为 . 在你的命令行下键入下面
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posted @ 2019-05-17 14:27 Holy炭
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2019年5月6日
Python机器学习基础教程
摘要: 介绍 本系列教程基本就是搬运《Python机器学习基础教程》里面的实例。 Github仓库 使用 "jupyternote book" 是一个很好的快速构建代码的选择,本系列教程都能在我的Github仓库找到对应的 jupyter notebook 。 Github仓库:https://github
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posted @ 2019-05-06 15:35 Holy炭
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Python机器学习基础教程-第1章-鸢尾花的例子KNN
摘要: 前言 本系列教程基本就是摘抄《Python机器学习基础教程》中的例子内容。 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy Shine/Introduciton 2 ML with Pyt
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posted @ 2019-05-06 15:26 Holy炭
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2019年4月29日
基于pytorch的电影推荐系统
摘要: 本文介绍一个基于pytorch的电影推荐系统。 代码移植自https://github.com/chengstone/movie_recommender。 原作者用了tf1.0实现了这个基于movielens的推荐系统,我这里用pytorch0.4做了个移植。 本文实现的模型Github仓库:htt
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posted @ 2019-04-29 01:46 Holy炭
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2019年2月27日
Python中的音频和数字信号处理(DSP)
摘要: 翻译自 "Python For Engineers" 。 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件。 但在此之前,你应该知道一些理论。 频率 :频率是正弦波重复一秒的次数。我将使用1KHz的频率。 采样率 :大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的。因此
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posted @ 2019-02-27 17:12 Holy炭
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Holy炭
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