03 2020 档案
摘要:第六周学习了python的机器学习决策树算法、安装了springboot。
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摘要:首先补充一下关于数据集的几点内容,在上次博客之后做的练习中,我发现了关于数据集中一些比较重要却被我忽视的内容。 1、划分数据集。对于机器学习来说,不能将所有的数据都用来进行训练,这是因为倘若将所有的数据都用来训练,然后训练完毕后的模型直接去进行预测等工作,这样很难判断训练模型究竟好不好,是不是能比较
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摘要:第四周主要学习内容为初步了解机器学习的基本概念、特征提取等内容,预计第五周依旧将重心放在机器学习上面。
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摘要:感觉学习python的机器学习还是要总结下的,东西太多了,又不知道那个是常用的,不如总结一下以免忘记,也好以后查看。 1、数据集 数据集就是大量的、有效的数据,数据集分为训练集和测试集,以下全部为个人理解:训练集就是样本数据,通过对大量样本数据进行统计学计算,得到“样本们”表达出的共有的性质,就是特
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摘要:1、根据数据库单位名称,利用百度地图API查询,可以将地址转换为经纬度,然后根据经纬度,通过百度地图提供的逆地理编码服务,将坐标转换为对应位置信息。 2、学习了机器算法初级知识,大体了解了sklearn的字典特征抽取、文本特征抽取。重点了解了TF-IDF特征抽取,以及了解了归一化和标准化相关公式,还
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摘要:易用性战术补充内容为易用性战术使用方法——分离用户接口。 分离用户接口是指只给用户留下有限的、按规则调用的用户可以看到的内容,其余的都会隐藏在后台中,这样做的好处是不仅满足了前后端高内聚,低耦合的开发原则,还使得代码的开发成本降低、维护效率提高。比较常见的分离模式是前端利用ajax向后台请求数据,后
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摘要:昨天安装了个固态硬盘,记录一下踩过的坑。 其实安硬盘没啥可好说的,就是把后盖打开,安上去就完事儿了,重点是系统迁移问题。网上说最好别迁移系统了,重新安装一个得了,但我实在是不想从头开始(安装jdk,修改hosts等一大堆我记得和不记得的操作)。所以我选择系统迁移。其实迁移系统也不是个事儿,毕竟不需要
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摘要:易用性与用户完成期望任务的难易程度以及系统为用户提供的支持种类有关。简单来说,易用性战术的目标是为用户使用系统提供适当的反馈与协助,就是在一定程度上协助用户更好的完成目标。如下图可以更好的表达易用性。 易用性战术分为运行时战术(Runtime tactics)和系统主动战术,其中运行时战术是提供给用
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