1直在路上1

摘要： 一、请知晓 本文是基于Event Recommendation Engine Challenge分步解析第一步，需要读者先阅读上篇文章解析 二、用户相似度计算 第二步：计算用户相似度信息 由于用到：users.csv，我们先看看其内容（看前10行） 结果如下，有国家，有地区： 我们使用locale和 阅读全文

摘要： 一、简介 在机器学习中，我们常常需要把训练好的模型存储起来，这样在进行决策时直接将模型读出，而不需要重新训练模型，这样就大大节约了时间 Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题，它可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序列化操作 二、使用 （1）pi 阅读全文

摘要： 5.1 MNIST数据处理 MNIST是NIST数据集的一个子集，包含60000张图片作为训练数据，10000张作为测试数据，其中每张图片代表0~9中的一个数字，图片大小为28*28（可以用一个28*28矩阵表示） 为了清楚表示，用下图14*14矩阵表示了，其实应该是28*28矩阵 TF提供了一个类 阅读全文

摘要： 一、简介 我们知道在windows下输入：win + r，会弹出下面的窗口，而在下面的窗口出现后我们接着按下esc键，下面的窗口会消失 现在设想我们想在python代码里控制键盘，想通过运行代码->弹出上面的窗口->按下esc->窗口消失，那么如何实现这样控制键盘的功能呢？ python中pyaut 阅读全文

摘要： 一、简述 mysql与oracle相比小，便宜，装机量大，下载地址：https://www.mysql.com/downloads/，去找Community Edition，然后根据自己的Windows是32位还是64位下载对应的版本 这里本人的是32位的，并且这里我选择了一个老版本的：https: 阅读全文

摘要： 两方面（发散，相关）~三方法（FWE） F:方皮卡互 W:RFE E:惩罚树 一、简介 我们的数据处理后，喂给算法之前，考虑到特征的实际情况，通常会从两个方面考虑来选择特征： 1）特征是否发散：如果一个特征不发散，例如方差接近于0，也就是说样本在这个特征上基本上没有差异，这个特征对于样本的区分并没有 阅读全文

摘要： 一、python内存管理 这个问题需要从三个方面来说： 1）对象的引用计数机制（四增五减） 2）垃圾回收机制（手动自动，分代回收） 3）内存池机制（大m小p） 1）对象的引用计数机制 要保持追踪内存中的对象，Python使用了引用计数这一简单的技术。sys.getrefcount(a)可以查看a对象 阅读全文

摘要： 一、从不订购的客户 题目描述： 某网站包含两个表，Customers 表和 Orders 表。编写一个 SQL 查询，找出所有从不订购任何东西的客户 例如给定上述表格，你的查询应返回： 二、超过经理收入的员工 题目描述： Employee 表包含所有员工，他们的经理也属于员工。每个员工都有一个 Id 阅读全文

摘要： 四、模型测试 1）下载文件 在已经阅读并且实践过前3篇文章的情况下，读者会有一些文件夹。因为每个读者的实际操作不同，则文件夹中的内容不同。为了保持本篇文章的独立性，制作了可以独立运行的文件夹目标检测。 链接：https://pan.baidu.com/s/1tHOfRJ6zV7lVEcRPJMiWa 阅读全文

摘要： 一、简介 此文是对利用jieba,word2vec,LR进行搜狐新闻文本分类的准确性的提升，数据集和分词过程一样，这里就不在叙述，读者可参考前面的处理过程 经过jieba分词，产生24000条分词结果（sohu_train.txt有24000行数据，每行对应一个分词结果） 1）TfidfVector 阅读全文