摘要：
使用docker安装 docker pull bitnami/kafka docker run -d -p 9092:9092 --name kafka-server \ -e ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes \ -e KAFKA_CFG_ZOOKEEPER_CONNECT 阅读全文
posted @ 2023-10-02 12:53
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摘要：
超参数和模型参数 超参数是指运行机器学习算法之前要指定的参数 KNN算法中的K就是一个超参数 模型参数：算法过程中学习的参数 KNN算法没有模型参数 调参是指调超参数 如何寻找好的超参数 领域知识 经验数值 实验搜索 寻找最好的K 数据准备 from sklearn.neighbors import 阅读全文
posted @ 2023-10-01 06:58
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摘要：
介绍 机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一部分，机器学习主要分为监督学习，无监督学习，半监督学习，增强学习4种，监督学习主要有分类问题和回归问题。 什么是机器学习 可以理解为最终得到的就是函数f(x) 主要任务 分类 回归 分类任务 二分类 判断邮件是否是垃圾邮件 判断发放给客户信 阅读全文
posted @ 2023-10-01 06:58
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摘要：
简介 k近邻算法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。 它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数 阅读全文
posted @ 2023-10-01 06:58
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摘要：
简介 用Python做可视化展示是非常便捷的，现成的工具包有很多，不仅可以做成一个平面图，而且还可以交互展示。Matplotlib算是最老牌且使用范围最广的画图工具了。 常规绘图方法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as mp %matplo 阅读全文
posted @ 2023-10-01 06:57
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摘要：
简介 Pandas工具包是专门用作数据处理和分析的，其底层的计算其实都是由Numpy来完成，再把复杂的操作全部封装起来，使其用起来十分高效、简洁。在数据科学领域，无论哪个方向都是跟数据打交道，所以Pandas工具包是非常实用的。 数据预处理 import pandas as pd df = pd.r 阅读全文
posted @ 2023-10-01 06:57
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摘要：
简介 Anaconda 是Python的一个发行版，里面内置了很多工具，不用单独安装，Anaconda将Python和许多与科学计算相关的库捆绑在一起，形成了一个方便的科学计算环境，安装了Ananconda就相当于安装了Python外加这些模块和库。 相比Python增加的内容： Python(sh 阅读全文
posted @ 2023-10-01 06:57
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摘要：
简介 在Python数据科学领域，Numpy是用得最广泛的工具包之一，基本上所有任务都能看到它的影子。在数据处理上非常实用，并且其底层函数都设计得十分高效，可以快速地进行数值计算。基本上后续要用到的其他和数据处理相关的工具包（如sklearn机器学习建模工具包）都是以Numpy为底层的。 通常来说， 阅读全文
posted @ 2023-10-01 06:56
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使用 maven依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-cache</artifactId> </dependency> <dependency> <gro 阅读全文
posted @ 2023-09-29 23:48
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摘要：
Mybatis简单使用 import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; i 阅读全文
posted @ 2023-09-29 23:48
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