博客园 - 邀月
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2022-09-29T02:06:32Z
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dbeaver连接Oracle中文乱码的解决方案--druid - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/121756/t_Oracle2.jpg" class="desc_img">dbeaver是一个优秀的通用数据库客户端连接工具,最重要的是社区版一直是开源免费。但是在连接服务端的WE8ISO8859P1字符集时,表中的数据中文查询出来显示为乱码,无论怎么修改参数都没用。本文主要介绍如何解决这个问题。
2020-07-17T04:44:00Z
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/121756/t_Oracle2.jpg" class="desc_img">dbeaver是一个优秀的通用数据库客户端连接工具,最重要的是社区版一直是开源免费。但是在连接服务端的WE8ISO8859P1字符集时,表中的数据中文查询出来显示为乱码,无论怎么修改参数都没用。本文主要介绍如何解决这个问题。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/13329324.html" target="_blank">阅读全文</a>
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第5章-回归算法 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第5章-回归算法,本章主要介绍线性回归与逻辑回归算法,分别对应回归与分类问题,并结合梯度下降优化思想进行参数求解。
2020-05-03T13:15:00Z
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第5章-回归算法,本章主要介绍线性回归与逻辑回归算法,分别对应回归与分类问题,并结合梯度下降优化思想进行参数求解。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12685370.html" target="_blank">阅读全文</a>
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第12章--支持向量机 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第12章支持向量机。在机器学习中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是最经典的算法之一,应用领域也非常广,其效果自然也是很厉害的。本章对支持向量机算法进行解读,详细分析其每一步流程及其参数对结果的影响。
2020-04-28T14:21:00Z
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第12章支持向量机。在机器学习中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是最经典的算法之一,应用领域也非常广,其效果自然也是很厉害的。本章对支持向量机算法进行解读,详细分析其每一步流程及其参数对结果的影响。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12685431.html" target="_blank">阅读全文</a>
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第16章--聚类算法 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第16章聚类算法。分类和回归算法在推导过程中都需要数据标签,也就是有监督问题。那么,如果数据本身没有标签,如何把它们按堆进行划分呢?这时候聚类算法就派上用场了,本章选择聚类算法K-means与DBSCAN进行原理讲解与实例演示。
2020-04-18T03:35:00Z
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第16章聚类算法。分类和回归算法在推导过程中都需要数据标签,也就是有监督问题。那么,如果数据本身没有标签,如何把它们按堆进行划分呢?这时候聚类算法就派上用场了,本章选择聚类算法K-means与DBSCAN进行原理讲解与实例演示。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12685450.html" target="_blank">阅读全文</a>
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第15章-降维算法 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第15章降维算法。如果拿到的数据特征过于庞大,一方面会使得计算任务变得繁重;另一方面,如果数据特征还有问题,可能会对结果造成不利的影响。降维是机器学习领域中经常使用的数据处理方法,一般通过某种映射方法,将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中,本章将从原理和实践的角度介绍两种经典的降维算法——线性判别分析和主成分分析。
2020-04-15T16:05:00Z
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第15章降维算法。如果拿到的数据特征过于庞大,一方面会使得计算任务变得繁重;另一方面,如果数据特征还有问题,可能会对结果造成不利的影响。降维是机器学习领域中经常使用的数据处理方法,一般通过某种映射方法,将原始高维空间中的数据点映射到低维度的空间中,本章将从原理和实践的角度介绍两种经典的降维算法——线性判别分析和主成分分析。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12685445.html" target="_blank">阅读全文</a>
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第19章--卷积神经网络 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第19章-卷积神经网络。本章介绍现阶段神经网络中非常火的模型——卷积神经网络,它在计算机视觉中有着非常不错的效果。
2020-04-14T12:25:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第10章-特征工程 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第10章-特征工程。特征工程其实就是要从原始数据中找到最有价值的信息,并转换成计算机所能读懂的形式。本章结合数值数据与文本数据来分别阐述如何进行数值特征与文本特征的提取。
2020-04-13T16:37:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第17章--神经网络 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第17章-神经网络,本章内容主要包括神经网络各模块工作细节、整体网络模型架构、过拟合解决方法。
2020-04-13T06:53:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第13章--推荐系统 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第13章-推荐系统,本章向大家介绍推荐系统中的常用算法。
2020-04-12T15:06:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第8章--集成算法 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第8章集成学习(ensemble learning)是目前非常流行的机器学习策略,基本上所有问题都可以借用其思想来得到效果上的提升。集成学习既可以用于分类问题,也可以用于回归问题,在机器学习领域会经常看到它的身影,本章就来探讨一下几种经典的集成策略,并结合其应用进行通俗解读。
2020-04-12T12:37:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第7章--决策树 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第7章-决策树,本章介绍树模型的构造方法以及其中涉及的剪枝策略。
2020-04-12T08:39:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第11章--贝叶斯算法项目实战 ——新闻分类 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。第11章--贝叶斯算法项目实战 ——新闻分类。 本章结合贝叶斯算法通过新闻数据集的分类任务来探索其中每一步实现细节。
2020-04-12T07:01:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第18章--TensorFlow实战 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第18章TensorFlow实战,本章从实战的角度介绍Numpy工具包的核心模块与常用函数的使用方法。
2020-04-12T02:28:00Z
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https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12679966.html
《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第20章--神经网络项目实战——影评情感分析 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第20章-科学计算库(Numpy)神经网络项目实战——影评情感分析。
2020-04-11T13:29:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第14章--音乐推荐系统实战 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第14章-音乐推荐系统实战,本章的目标就要从零开始打造一个音乐推荐系统,包括音乐数据集预处理、基于相似度进行推荐以及基于矩阵分解进行推荐。
2020-04-10T17:21:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第9章--随机森林项目实战——气温预测(2/2) - 邀月
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2020-04-09T10:28:00Z
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第9章--随机森林项目实战——气温预测(1/2) - 邀月
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2020-04-09T04:10:00Z
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第9章-随机森林项目实战——气温预测。本章将从实战的角度出发,借助Python工具包完成气温预测任务,其中涉及多个模块,主要包含随机森林建模、特征选择、效率对比、参数调优等。这个实例过长,分为2篇,这是第1篇。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12657317.html" target="_blank">阅读全文</a>
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第6章--逻辑回归项目实战 ——信用卡欺诈检测 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第6章-逻辑回归项目实战——信用卡欺诈检测。
2020-04-07T15:51:00Z
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邀月
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第6章-逻辑回归项目实战——信用卡欺诈检测。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12654324.html" target="_blank">阅读全文</a>
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《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第1 章--机器学习概念、入门环境 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第1章,机器学习概念、入门环境、学习资源等。
2020-04-07T02:50:00Z
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邀月
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200407015553cover2020_04_D.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">唐宇迪的《跟着迪哥学:Python数据分析与机器学习实战》,2019年9月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。 第1章,机器学习概念、入门环境、学习资源等。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12651783.html" target="_blank">阅读全文</a>
https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12635326.html
《python数据分析(第2版)-阿曼多.凡丹戈》读书笔记第12章-性能优化、性能分析与并发性及本书附录 - 邀月
<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200330053700cover03.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango)的《python数据分析(第2版)》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。第12章“性能优化、性能分析与并发性”为读者介绍通过性能分析(Profling)和Cython等关键技术来改善性能的各种技巧,同时还为读者介绍多核和分布式系统方面的相关框架。
2020-04-06T16:11:00Z
2020-04-06T16:11:00Z
邀月
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【摘要】<img src="https://images.cnblogs.com/cnblogs_com/downmoon/1683115/o_200330053700cover03.jpg" class="desc_img" width="74" height="92">阿曼多·凡丹戈(Armando Fandango)的《python数据分析(第2版)》,2018年6月出版,本系列为读书笔记。主要是为了系统整理,加深记忆。第12章“性能优化、性能分析与并发性”为读者介绍通过性能分析(Profling)和Cython等关键技术来改善性能的各种技巧,同时还为读者介绍多核和分布式系统方面的相关框架。 <a href="https://www.cnblogs.com/downmoon/p/12635326.html" target="_blank">阅读全文</a>