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摘要: 安装环境:RedHat6.5 第一步:下载 下载MySQL5.7:http://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.12-1.el6.x86_64.rpm-bundle.tar 第二步:安装 安装前检查服务器是否已安装MySQL,如已安装则 阅读全文
posted @ 2018-09-05 14:53 脆皮软心 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 转载自https://www.cnblogs.com/royfans/p/7249110.html 新安装了redhat6.5安装后,登录系统,使用yum update 更新系统。提示: This system is not registered to Red Hat Subscription Ma 阅读全文
posted @ 2018-09-05 14:06 脆皮软心 阅读(7040) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、基础知识 (1)泰勒公式 泰勒公式是一个用函数在某点的信息描述其附近取值的公式。具有局部有效性。 基本形式如下: 由以上的基本形式可知泰勒公式的迭代形式为: 以上这个迭代形式是针对二阶泰勒展开,你也可以进行更多阶的泰勒展开。 (2)梯度下降法 在机器学习算法中,我们的目标是最小化损失函数L(th 阅读全文
posted @ 2018-09-03 09:09 脆皮软心 阅读(401) 评论(0) 推荐(0)
摘要: Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来,形成一个性能更加强大的分类器,更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping,即自助法:它是一种有放回的抽样方法(可能抽到重复的样本)。 1、Bagging ( 阅读全文
posted @ 2018-09-01 15:53 脆皮软心 阅读(244) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、sort无返回值,没有新建列表 例子: 输出 可以看到b啥也没有,a却已经排序了,估计sort的用法应该就是a.sort()就可以,不用再去赋值给b 2、sorted生成新列表,旧列表不变 sorted,这个应该用的多一些,一方面这个有返回值,另一方面可以选定需要的key进行排序,主要看例子 用 阅读全文
posted @ 2018-09-01 11:04 脆皮软心 阅读(176) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差。也叫z-score规范化(零均值规范化)。计算方式是将特征值减去均值,除以标准差。 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在tra 阅读全文
posted @ 2018-09-01 10:38 脆皮软心 阅读(2178) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 安装scala之前确保 JDK 安装成功 1、下载scala安装包scala-2.12.6.tgz https://www.scala-lang.org/download/ 2、通过yum的rz命令将Scala安装包在本地传到shell 服务器的usr/scala下 3、将scala-2.12.6. 阅读全文
posted @ 2018-08-28 13:27 脆皮软心 阅读(161) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1、安装 sudo yum install lrzsz -y 2、检查是否安装成功 #rpm -qa |grep lrzsz 出现如下,表示安装成功 #rpm -qa |grep lrzsz 出现如下,表示安装成功 3、上传文件的执行命令: #rz 就会打开本地选择文件对话框,选择文件,确定就可以上 阅读全文
posted @ 2018-08-28 11:12 脆皮软心 阅读(865) 评论(0) 推荐(0)
摘要: (1)grid 设置 在setOption中会有 grid : { x : '10%', y : '25%', x2 : '10%', y2 : '10%' } 这样的设置,x,y的解释如下图所示 阅读全文
posted @ 2018-08-04 10:36 脆皮软心 阅读(178) 评论(0) 推荐(0)
摘要: plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) x轴数据,y轴数据,format_string控制曲线的格式字串 format_string 由颜色字符,风格字符,和标记字符 plt.axis([-1,10,0,6]) //axis 函数为x轴范围【-1,10】,y【0,6 阅读全文
posted @ 2018-07-20 16:19 脆皮软心 阅读(116) 评论(0) 推荐(0)
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