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2016年12月30日
机器学习实战笔记(Python实现)-06-AdaBoost
摘要: 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、基于数据集多重抽样的分类器 1.1 bagging 自举汇聚法(boots
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posted @ 2016-12-30 16:46 日青天
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2016年12月28日
Echarts在JavaWeb中与后台的交互实现
摘要: 本Web系统后台框架是:Spring+SpringMVC+Mybatis+Shiro+Maven。完整系统搭建的配置过程见上一篇文章:基于Spring+SpringMVC+Mybatis的Web系统搭建 这里仅抽取部分配置介绍实现Echarts图表展示的功能,其中数据均取自数据库,先看效果↓ 【本着
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posted @ 2016-12-28 12:15 日青天
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2016年12月27日
机器学习实战笔记(Python实现)-05-支持向量机(SVM)
摘要: 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、支持向量机概述 1.1 原理简述 所谓支持向量机,顾名思义,分为两个部分了
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posted @ 2016-12-27 20:27 日青天
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2016年12月22日
机器学习实战笔记(Python实现)-04-Logistic回归
摘要: 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、算法概述 利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类
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posted @ 2016-12-22 15:28 日青天
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2016年12月21日
基于Spring+SpringMVC+Mybatis的Web系统搭建
摘要: 系统搭建的配置大同小异,本文在前人的基础上做了些许的改动,重写数据库,增加依据权限的动态菜单的实现,也增加了后台返回json格式数据的配置,详细参见完整源码。 主要的后端架构:Spring+SpringMVC+Mybatis+Shiro+Maven IDE:IntelliJ IDEA 15.0.2
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posted @ 2016-12-21 23:17 日青天
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2016年12月18日
SQL面试笔试经典题(Part 1)
摘要: 本文是在Cat Qi的原贴的基础之上,经本人逐题分别在MySql数据库中实现的笔记,持续更新... 参考原贴:http://www.cnblogs.com/qixuejia/p/3637735.html 01 表结构 Student(Sno,Sname,Sage,Ssex) 学生表 Course(C
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posted @ 2016-12-18 21:22 日青天
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机器学习实战笔记(Python实现)-03-朴素贝叶斯
摘要: 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、算法概述 1.1 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯是使用概率论来分类的算法。其中朴素
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posted @ 2016-12-18 21:18 日青天
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2016年12月15日
机器学习实战笔记(Python实现)-02-决策树
摘要: 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1、算法概述及实现 1.1 算法理论 决策树构建的伪代码如下: 显然,决策树的
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posted @ 2016-12-15 16:36 日青天
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2016年12月11日
机器学习实战笔记(Python实现)-01-K近邻算法(KNN)
摘要: 本系列文章为《机器学习实战》学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正。 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction 1 算法概述 1.1 算法特点 简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的
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posted @ 2016-12-11 17:03 日青天
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机器学习实战笔记(Python实现)-00-readme
摘要: 近期学习机器学习,找到一本不错的教材《机器学习实战》。特此做这份学习笔记,以供日后翻阅。 机器学习算法分为有监督学习和无监督学习。这本书前两部分介绍的是有监督学习,第三部分介绍的是无监督学习(也称聚类)。有监督学习有两种功能,一种是分类(本书第一部分介绍),一种是回归预测(本书第二部分介绍)。这样就
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posted @ 2016-12-11 15:19 日青天
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