12 2017 档案
摘要:目录 数据可视化 梯度下降 结果可视化 数据可视化 返回目录 梯度下降 返回目录 结果可视化 返回目录
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摘要:初始化数据: 循环打印: numpy转TensorFlow格式:
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摘要:# -*- coding: utf-8 -*- import tensorflow as tf a = 3 # 创建变量 w = tf.Variable([[0.5, 1.0]]) #行向量 x = tf.Variable([[2.0], [1.0]]) y = tf.matmul(w, x) #矩阵相乘 print(y) # Tensor("MatMu...
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摘要:目录 读取数据 索引与计算 数据处理——kaggle泰坦尼克号 读取数据 a.csv name,age,heightTom0,15,156.3Tom1,17,162.6Tom2,12,165.7Tom3,15,134.3Tom4,27,174.5Tom5,56,176.6Tom6,21,172.5T
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摘要:目录 数据结构 基础操作 矩阵属性 矩阵操作 矩阵函数 数据结构 返回目录 基础操作 返回目录 矩阵属性 返回目录 矩阵操作 返回目录 矩阵函数 返回目录
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摘要:目录 声明变量 类型转换 四则运算 列表List 循环 判断 字典 文件IO 函数 声明变量 返回目录 类型转换 返回目录 四则运算 返回目录 列表List 返回目录 循环 返回目录 判断 返回目录 字典 返回目录 文件IO 返回目录 返回目录 函数 返回目录
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摘要:目录 安装Python3.6 配置环境变量 安装TensorFlow 验证安装 报错或选版本 安装Python3.6 建议直接安装anaconda 下载地址:https://www.anaconda.com/download/ 必须选择python3,否则进行后续安装 返回目录 配置环境变量 重启计
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摘要:目录 推荐模型的分类 ALS交替最小二乘算法:显式矩阵分解 Spark Python代码:显式矩阵分解 ALS交替最小二乘算法:隐式矩阵分解 Spark Python代码:隐式矩阵分解 推荐模型的分类 最为流行的两种方法是基于内容的过滤、协同过滤。 基于内容的过滤: 比如用户A买了商品A,商品B与商
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摘要:目录 安装jdk 安装Scala IDE for Eclipse 配置Spark 配置Hadoop 创建Maven工程 Scala代码 条目7 条目8 条目9 安装jdk 要求安装jdk1.8或以上版本。 返回目录 安装Scala IDE for Eclipse 无需额外安装scala,这个IDE里
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摘要:目录 保序回归原理 保序回归代码(Spark Python) 保序回归原理 待续... 返回目录 保序回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 返回目录
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摘要:目录 梯度提升树原理 梯度提升树代码(Spark Python) 梯度提升树原理 待续... 返回目录 梯度提升树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 返回目录
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摘要:目录 随机森林原理 随机森林代码(Spark Python) 随机森林原理 参考:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8269334.html 返回目录 随机森林代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I
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摘要:目录 决策树原理 决策树代码(Spark Python) 决策树原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回目录 决策树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密
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摘要:目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1j
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摘要:目录 线性回归原理 线性回归代码(Spark Python) 线性回归原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7873083.html 返回目录 线性回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG
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摘要:目录 Logistic回归原理 Logistic回归代码(Spark Python) Logistic回归原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7890468.html 返回目录 Logistic回归代码(Spark Python) 代码里数据:https:
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摘要:目录 什么是支持向量机(SVM) 线性可分数据集的分类 线性可分数据集的分类(对偶形式) 线性近似可分数据集的分类 线性近似可分数据集的分类(对偶形式) 非线性数据集的分类 SMO算法 合页损失函数 Python代码(sklearn库) 什么是支持向量机(SVM) 引例 假定有训练数据集,其中,x是
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摘要:目录 支持向量机原理 支持向量机代码(Spark Python) 支持向量机原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8011587.html 返回目录 支持向量机代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1j
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摘要:目录 Vector LabeledPoint Matrix 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用:遇到连续与缺失值怎么办? 多变量决策树 Python代码(sklearn库) Vector 一个数学向量。MLlib 既支持稠密向量也支持稀疏向量,前者表示向量的
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摘要:目录 保存为文本文件:saveAsTextFile 保存为json:saveAsTextFile 保存为SequenceFile:saveAsSequenceFile 读取hive 保存为文本文件:saveAsTextFile 返回目录 保存为json:saveAsTextFile 返回目录 保存为
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摘要:目录 引例入门:textFile、collect、filter、first、persist、count 创建RDD的方式:parallelize、textFile 转化操作:map、filter、flatMap、sample、union、intersection、subtract、cartesian
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摘要:目录 安装jdk 安装eclipse 安装PyDev插件 配置Spark 配置Hadoop Python代码 配置Spark 下载Spark http://spark.apache.org/downloads.html 配置环境变量 变量名:SPARK_HOME 变量值:D:\spark (不能有空
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