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摘要: 与其它大多数语言一样,Python 也拥有 for 循环。你到现在还未曾看到它们的唯一原因就是,Python 在其它太多的方面表现出色,通常你不需要它们。 其它大多数语言没有像 Python 一样的强大的 list 数据类型,所以你需要亲自做很多事情,指定开始,结束和步长,来定义一定范围的整数或字符 阅读全文
posted @ 2017-04-07 20:44 Wei_java 阅读(226) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: <head> <script> function load(){window.location="#workspaces"} </script> </head> <body id="home"class="logged-out" onLoad="load()"> 阅读全文
posted @ 2017-04-07 18:46 Wei_java 阅读(349) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SELECT IF(AVG(字段) IS NULL,0, 字段) as 重命名 From xxx 阅读全文
posted @ 2017-04-05 17:26 Wei_java 阅读(4908) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: win7+python2.7下安装spark 最近在学习Spark,由于我的Python是在windows下安装的,好多库也已经配置好,所以需要将spark安装在windows环境下,下面是安装过程: 下载spark和对应版本的hadoop编译包 可以从http://spark.apache.org 阅读全文
posted @ 2017-03-29 19:53 Wei_java 阅读(911) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 朴素贝叶斯分类 1.1、摘要 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。 1. 阅读全文
posted @ 2017-03-24 11:17 Wei_java 阅读(459) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几 阅读全文
posted @ 2017-03-23 11:11 Wei_java 阅读(342) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python数组的使用 2010-07-28 17:17 1、Python的数组分三种类型:(1) list 普通的链表,初始化后可以通过特定方法动态增加元素。定义方式:arr = [元素](2) Tuple 固定的数组,一旦定义后,其元素个数是不能再改变的。定义方式:arr = (元素)(2) D 阅读全文
posted @ 2017-03-22 17:00 Wei_java 阅读(1650) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。 传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。 而深度学习中最著名的卷积神经网络CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理上的分 阅读全文
posted @ 2017-03-17 15:36 Wei_java 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在数据挖掘的知识模式中,关联规则模式是比较重要的一种。关联规则的概念由Agrawal、Imielinski、Swami 提出,是数据中一种简单但很实用的规则。关联规则模式属于描述型模式,发现关联规则的算法属于无监督学习的方法。 一、关联规则的定义和属性 考察一些涉及许多物品的事务:事务1 中出现了物 阅读全文
posted @ 2017-03-17 15:02 Wei_java 阅读(26125) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 很多新手刚开始学习python的时候经常会看到python 中__name__ = \'__main__\' 这样的代码,可能很多新手一开始学习的时候都比较疑惑,python 中__name__ = '__main__' 的作用,到底干嘛的? 有句话经典的概括了这段代码的意义: “Make a sc 阅读全文
posted @ 2017-03-16 17:15 Wei_java 阅读(257) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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