''' KNN 近邻算法，有监督学习算法 用于分类和回归 思路: 1.在样本空间中查找 k 个最相似或者距离最近的样本 2.根据这 k 个最相似的样本对未知样本进行分类 步骤： 1.对数据进行预处理 提取特征向量，对原来的数据重新表达 2.确定距离计算公式 计算已知样本空间中所有样本与未知样本的距离 ...
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2020-04-10 11:57:22
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简介 最近项目中要用到PCA计算，PCA从文件中读取数据，然后再写入数据 code ...
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2020-04-09 12:37:36
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前言： 上篇介绍了knn的实现过程，这次我们使用库里自带的数据集来进行knn的实现。 正文： 各类参数如下： precision recall f1 score support 0 1.00 1.00 1.00 20 1 1.00 0.83 0.91 12 2 0.80 1.00 0.89 8 av ...
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2020-04-09 10:58:17
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? R1与R2间EBGP，R4与R5间EBGP，R2与R4间IBGP，但由于R3学不到相关的路由，造成路由黑洞。处理的方法主要以下几个： 以下是路由器配置： R1: interface Loopback0 ip address 1.1.1.1 255.255.255.255!interface Fa ...
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2020-04-07 12:38:02
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一般在打印报表时会遇到打印条码的问题,设置如下: odoo源码的路由配置: 说明: 1. 其中的type的区分大小写,网上说EAN码只能数字,但是实际测试时,可以包含字母或者特殊字符也是可以扫码出来 2. 在报表模板中可以使用统一的地址来配置出条码 3. type值得不同决定了条码是二维码,还是条形 ...
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2020-04-05 22:28:24
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学习目标 sklearn中的Pipeline 偏差与方差 模型正则化之L1正则、L2正则 一、sklearn中的Pipeline 研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（Polynomial Regression）。多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系 ...
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2020-04-05 13:35:04
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17 降维简介 当特征选择完成后，可以直接训练模型了，但是可能由于特征矩阵过大，导致计算量大，训练时间长的问题，因此降低特征矩阵维度也是必不可少的。常见的降维方法除了以上提到的基于L1惩罚项的模型以外，另外还有主成分分析法（PCA）和线性判别分析（LDA），线性判别分析本身也是一个分类模型。PCA和 ...
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2020-04-05 09:20:07
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数据挖掘 K 近邻算法 [toc] 1. K 近邻算法概述 1.1 K 近邻算法介绍 1.1.1 KNN算法作用 KNN（K Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出 ...
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2020-04-04 11:31:00
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移步bdata-cap.com Faiss 快速入门（1） Faiss 更快的索引（2） Faiss低内存占用（3） Faiss 构建: clustering, PCA, quantization（4） 如何选择Faiss索引（5） ...
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2020-04-02 22:22:03
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简单的说，微服务是架构设计方式，分布式是系统部署方式，两者概念不同 ? ? 微服务是啥？ 这里不引用书本上的复杂概论了，简单来说微服务就是很小的服务，小到一个服务只对应一个单一的功能，只做一件事。这个服务可以单独部署运行，服务之间可以通过RPC来相互交互，每个微服务都是由独立的小团队开发，测试，部署 ...
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2020-04-02 01:10:13
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