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Qiao_Zhi
有远大抱负的人不可忽略眼前的工作!!!
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2022年12月2日
typesafe读取配置文件
摘要: typesafe 可以读取properties文件、.config 文件 1. pom <dependency> <groupId>com.typesafe</groupId> <artifactId>config</artifactId> <version>1.4.0</version> </de
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posted @ 2022-12-02 23:20 QiaoZhi
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2022年9月28日
四KNN算法&交叉验证&网格搜索(电影类型预测、鸢尾花种类、facebook签到位置预测)
摘要: 1. 简介 K-Nearest Neighbor算法又叫KNN算法(最近邻算法,k是选取几个距离其最近的样本作为参考),这个算法是机器学习里面一个比较经典的分类和回归算法。 定义:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别
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posted @ 2022-09-28 17:14 QiaoZhi
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三sklearn数据集&特征工程
摘要: 1. 数据集 1. sklearn 数据集介绍 其获取数据集有两种方式: load_xxx: 获取小数据集(依赖库自带) fetch_xxx: 从互联网下载一些大的数据集 以莺尾花数据集为例子: from sklearn.datasets import load_iris # 获取鸢尾花数据集 ir
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posted @ 2022-09-28 16:28 QiaoZhi
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2022年9月26日
二常见距离算法
摘要: 机器学习中有很多的距离计算公式,用于计算数据和数据之间的距离,进而计算相似度或者其他。 1. 欧式距离(Euclidean Distance) 欧式距离是最常见的距离度量方法。小学、初中、高中接触到的两个点在空间中的距离一般都是指欧式距离。 举例: X=[[1,1],[2,2],[3,3],[4
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posted @ 2022-09-26 21:24 QiaoZhi
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2022年9月25日
一机器学习简介
摘要: 0. 概念 通过机器来模拟人类认知能力的技术. 1. 人工智能发展必备三要素 数据、算法、计算力(CPU\GPU\TPU) CPU、GPU对比: CPU 适合IO密集型任务;GPU 适合计算密集型任务。 2. 人工智能、机器学习、深度学习关系 人工智能 机器学习 深度学习 ... ... ... 机
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posted @ 2022-09-25 23:37 QiaoZhi
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numpy简单使用
摘要: 1. 安装以及测试 简介 NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能 numpy内置了并行运算功能,当系统有多个核心时,做某种计算时,n
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posted @ 2022-09-25 16:05 QiaoZhi
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2022年9月13日
jupyter简单使用
摘要: Jupyter notebook是一个交互式的Python shell,也是IPython的封装版,非常适合用来进行数据分析和机器学习。也可以用来编辑python与markdown文档。 1. 安装以及简单测试 安装 pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua
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posted @ 2022-09-13 21:23 QiaoZhi
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2022年8月30日
Flink处理函数
摘要: 1. 简介 1. 简介 处理函数ProcessFunction主要是定义数据流的转换操作,也可以把它划分为转换算子。处理函数提供了一个"定时服务", 我们可以通过它访问流中的事件、事件戳、水位线、甚至可以注册定时事件。该类继承自AbstractRichFunction,拥有富函数类的所有特性,同
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posted @ 2022-08-30 22:48 QiaoZhi
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2022年8月20日
pandas数据处理(二)
摘要: 简单研究下读取mysql、查询、分组、聚合、绘图。 其还有窗口函数等更加复杂的操作,暂时不做研究。 1. 准备数据 DROP TABLE IF EXISTS `t_user_log`; CREATE TABLE `t_user_log` ( `id` int(11) NOT NULL AUTO_IN
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posted @ 2022-08-20 18:51 QiaoZhi
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2022年8月18日
pandas数据处理(一)
摘要: Pandas 名字衍生自术语 "panel data"(面板数据)和 "Python data analysis"(Python 数据分析) 参考: https://pandas.pydata.org/ http://c.biancheng.net/pandas/plot.html 1. 简介 Pa
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posted @ 2022-08-18 23:06 QiaoZhi
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