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2017年1月17日

hadoop分布式搭建

摘要:1、新建三台机器,分别为: hadoop分布式搭建至少需要三台机器: 1. master 2. extension1 3. extension2 本文利用在VMware Workstation下安装Linux centOS,安装教程请看: "VMware Workstation下安装Linux" 2 阅读全文

posted @ 2017-01-17 16:02 TTyb 阅读 (94) 评论 (0) 编辑

2017年1月16日

朴素贝叶斯算法

摘要:最为广泛的两种分类模型是 "决策树模型(Decision Tree Model)" 和 "朴素贝叶斯模型(Naive Bayesian Model,NBM)" 。 朴素贝叶斯算法思路 朴素贝叶斯法是基于 的分类方法,按照以前 "决策树" 的数据,利用朴素贝叶斯进行分类: 假设存在如下一组信息: | 阅读全文

posted @ 2017-01-16 10:52 TTyb 阅读 (154) 评论 (0) 编辑

2017年1月13日

python数组并集交集补集

摘要:并集 打印结果: 交集 打印结果: 补集 打印结果: 阅读全文

posted @ 2017-01-13 17:25 TTyb 阅读 (5105) 评论 (0) 编辑

VMware Workstation下安装Linux

摘要:下载VMware Workstation VMware Workstation的安装密匙 安装完成后点击 : centOS7.2下载 镜像下载地址为: 安装Linux 创建新的虚拟机,选择 就好: 打开镜像: 默认建立一个子账户,切记子账户的密码和root的密码是一样的: 安装位置: 安装大小默认就 阅读全文

posted @ 2017-01-13 13:45 TTyb 阅读 (313) 评论 (0) 编辑

决策树ID3算法

摘要:`决策树 决策树 决策树 决策树` 是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度,使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念,本文着重讲ID3算法。 假设存在如下一组信息: | 天气 | 气温 | 湿度 阅读全文

posted @ 2017-01-13 09:54 TTyb 阅读 (107) 评论 (0) 编辑

2017年1月10日

微信小程序开发测试

摘要:"微信小程序" 在2017 01 09正式上线,本着跟上时代潮流的精神,写一份教程来看看 微信IDE下载地址为: "微信IDE" 在windows下直接 exe安装即可,安装完成后的界面如下: 得到这个界面直接用微信扫二维码就可以登陆了,新建项目方法如下: 添加项目 直接点击下图的添加项目: 新建项 阅读全文

posted @ 2017-01-10 14:45 TTyb 阅读 (3279) 评论 (0) 编辑

筛法求素数质数

摘要:`埃拉托斯特尼筛法 埃氏筛 爱氏筛 埃拉托斯特尼` 所提出的一种简单 检定素数 的算法。要得到自然数n以内的全部素数,必须把不大于根号n的所有素数的倍数剔除,剩下的就是素数。 给出要筛数值的范围n,找出以内的素数。先用2去筛,即把2留下,把2的倍数剔除掉;再用下一个质数,也就是3筛,把3留下,把3的 阅读全文

posted @ 2017-01-10 11:14 TTyb 阅读 (64) 评论 (0) 编辑

python-redistest

摘要:``` # !/usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- import redis import time # 这里用来读取ip def getips(): ip = [] # 读取ip file = open("../ip/ip.txt") ips = file.readlines() # 将ip写入数组并加... 阅读全文

posted @ 2017-01-10 09:26 TTyb 阅读 (57) 评论 (0) 编辑

2017年1月9日

Agens层次聚类

摘要:层次聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底层,在树的顶层有一个根节点聚类。根节点聚类覆盖了全部的所有数据点。层次聚类分为两种: 合并(自下而上)聚类(agglomerative) 分裂(自上而下)聚类 阅读全文

posted @ 2017-01-09 10:50 TTyb 阅读 (296) 评论 (0) 编辑

2017年1月5日

KNN近邻算法

摘要:"邻近算法 百度百科" KNN近邻算法思想 根据上文 "K means" 算法分类,可以将一堆 的样本分成N个簇,如下: 上图中红色代表一个分簇,绿色代表另一个分簇,这两个簇现在可以称呼为 ,现在突然出现了一个 黄色的四边形 ,如下: 该 黄色的四边形 现在还不知道属于哪一个分簇。选取 黄色的四边形 阅读全文

posted @ 2017-01-05 15:15 TTyb 阅读 (172) 评论 (0) 编辑

2017年1月4日

K-means聚类算法

摘要:K means算法是硬聚类算法,是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表,它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数,利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K means算法以 作为相似度测度,它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类,使得评价指标J最小。算法采用 准则函数作为聚类准则函数。 阅读全文

posted @ 2017-01-04 17:59 TTyb 阅读 (669) 评论 (0) 编辑

2017年1月3日

FP-tree推荐算法

摘要:推荐算法大致分为: 1. 基于物品和用户本身 2. 基于关联规则 3. 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 其实在现在的推荐系统中,很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎,一般都是在不同的场景下使用不同的推荐策略从而达到最好的推荐效果,例如 Amazon 的推荐,它将基于 阅读全文

posted @ 2017-01-03 16:44 TTyb 阅读 (357) 评论 (0) 编辑

2016年12月28日

apriori推荐算法

摘要:大数据时代开始流行推荐算法,所以作者写了一篇教程来介绍apriori推荐算法。 推荐算法大致分为: 1. 基于物品和用户本身 2. 基于关联规则 3. 基于模型的推荐 基于物品和用户本身 基于关联规则 基于模型的推荐 其实在现在的推荐系统中,很少有只使用了一个推荐策略的推荐引擎,一般都是在不同的场景 阅读全文

posted @ 2016-12-28 16:09 TTyb 阅读 (1301) 评论 (0) 编辑

2016年12月26日

python海龟图制作

摘要:海龟画图很好看,先上图形: 依据代码注释随意打印出来就行: 阅读全文

posted @ 2016-12-26 10:33 TTyb 阅读 (436) 评论 (0) 编辑

2016年12月20日

window安装jekyll

摘要:安装Ruby "Ruby" 切记添加环境变量: 安装 RubyGems "RubyGems" 解压后进入目录输入: 安装Jekyll 安装jekyll paginate 运行静态博客 在静态博客的git地址下输入 安装Python 作者本来就是python开发人员,所以Python电脑已经有了,安装 阅读全文

posted @ 2016-12-20 17:30 TTyb 阅读 (104) 评论 (0) 编辑

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