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2018年11月13日
hbase shell 命令行的操作
摘要: 现有一张表: 一、建表 1、语法(只需表明,各列族名): (1):create <tableName> , <colFamily> [ ,<colFamily1> ,... ,<colFamilyN> ] // 相对(2)更简洁 (2):create <tableName>, {NAME=>'col
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posted @ 2018-11-13 23:23 bear_ge
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2018年10月29日
HMM_概率计算——forwar_algorithm实现
摘要: 一、前向算法(递推) 1)观测概率初值: 2)递推: 3)终止: 二、理解前向算法 哈哈,先欠着,没时间码字! 三、代码实现: 四、验证:统计学习方法 177 编程实现 结果: 书上答案:0.13022
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posted @ 2018-10-29 20:35 bear_ge
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2018年10月24日
hadoop--mapreduce--自定义key类型
摘要: 问题: 输入文件A的样例如下(注意文件以tab为分隔符,粘贴时请检查): 20170101 x 20170102 y 20170103 x 20170104 y 20170105 z 20170106 x 输入文件B的样例如下: 20170101 y 20170102 y 20170103 x 20
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posted @ 2018-10-24 20:55 bear_ge
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2018年10月20日
hadoop mapreduce 自定义key值注意事项
摘要: 实现了WritableComparable接口 ,要有 空的构造器!!!
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posted @ 2018-10-20 10:55 bear_ge
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2018年10月15日
adaboost实践
摘要: 数据来源《统计学习方法》(李航): 实现:
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posted @ 2018-10-15 10:25 bear_ge
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2018年10月10日
Perceptron实践
摘要: 一、题目:使用自己写的感知机Perceptron实现对鸢尾花数据的分类。 数据来源: 二、注意事项: 1)该数据中一共有三类,而感知机是个二分类器,因此,可以将该数据两两分成三次。 2)第二类数据与第三类数据很相近,所以可以对数据进行升维处理,再做平方处理。 例如:一种升维方式: 若x=(x1,x2
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posted @ 2018-10-10 11:36 bear_ge
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2018年10月4日
kdTree实践
摘要: 一、kdTree 数据结构节点 left: 左子树 right:右子树 fea:所选轴(特征) dataNode:所选轴中点的样本 二、kdTree实现主要包括两部分: 1、建树 :计算轴方差,选出方差最大的轴,进行递归二分 2、查询:根据当前kdTree节点轴的值与要查询节点轴的值比较,选择向左子
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posted @ 2018-10-04 20:58 bear_ge
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2018年9月25日
决策树 ID3 实践
摘要: 一、实战文件 二、实战代码
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posted @ 2018-09-25 17:47 bear_ge
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朴素Bayes分类实践
摘要: 一、回顾概率论 1、条件概率,这个公式说白了就是不同样本空间下的概率问题! 2、全概率公式,证明不难。 3、贝叶斯公式,这个公式可厉害了,根据原有的数据,由因知果,再执果索因。根据上述公式,推导过程简单的不要不要的。 二、自制文本分类
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posted @ 2018-09-25 17:39 bear_ge
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数学——广义Lagrange
摘要: 一、多元函数条件极值(高数同济第七版 P116 有相关章节) 1、转换为求解非条件极值 例题:用钢板做一个体积为2的长方形水箱。问 长宽高各取怎样的尺寸 用料最省? 设该长方形冰箱的长宽高非别为为x,y,z 。 即: 我们可以将其转换为求解非条件极值,然后分别求偏导后求解: 2、 拉格朗日数乘求解
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posted @ 2018-09-25 17:37 bear_ge
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