--数据来源kaggle比赛 本文仅就学习的机器学习算法进行简单的实践。 一、问题及数据导入 显然，目的肯定是根据现有的数据，来对房价进行预测了，本数据变量较多，这里不再一一叙述，官网下载的数据又对变量进行描述。 首先导入基本的库 接下来导入数据 简单的查看下数据 然后，我们先给出y_train的值 ...
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2019-05-09 22:09:25
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一、背景 大部分人可能没有真正进行专题学习的经验，实际上可能根本没有过持续进行深度学习的体验，还停留在从入门到放弃只得到一点概念可能永远无法下手或者尝试无数次下手结果还是失败的阶段。同样走过这条路的我，逐渐通过结合工作经验开始形成自己的一套方法论。以下会详细阐述。 二、基本观念 1.【不断贴身实践】 ...
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2019-05-07 13:14:50
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1、数据源读取 使用的时候，需要加载驱动 --jars 或者添加到classpath中 或scaddjar Spark对Oracle数据库读取，代码如下： Spark 对Mongo读数据 2、机器学习算法转换 机器学习算法有两类不能直接添加到spark中： 1) 包中含有复杂依赖关系的，如scipy ...
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2019-05-07 01:15:05
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v4.2.5更新内容：1.修复服务实例设置ClearSocketSession参数时，可能出现资源无法释放而造成异常的情况。2.修复关闭宿主程序后进程仍然无法退出的问题。2.增加机器学习框架。3.优化核心代码。下载地址：官方下载 7.增加机器学习算法，通讯采集数据与算法相结合 7.1概述 Serve ...
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2019-05-03 18:14:35
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k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用范围：数值型、标称型。 工作原理：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签。输入没有标签的新数据后，将数据的每个特征与样本集中数据 ...
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2019-04-29 20:58:38
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回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。那么，如何为这些回归问题选择最合适的机器学习算法呢？ ...
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2019-04-29 15:44:04
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转自 http://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7739955.html 1.简介 逻辑回归是面试当中非常喜欢问到的一个机器学习算法，因为表面上看逻辑回归形式上很简单，很好掌握，但是一问起来就容易懵逼。所以在面试的时候给大家的第一个建议不要说自己精通逻辑回归，非常容易被 ...
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2019-04-18 09:17:39
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最近几年深度学习的流行，大家一般认为是从2012年 AlexNet 在图像识别领域的成功作为一个里程碑。AlexNet 提升了整个业界对机器学习的接受程度：以前很多机器学习算法都处在“差不多能做 demo ”的程度，但是 AlexNet 的效果跨过了很多应用的门槛，造成了应用领域井喷式的兴趣。 当然 ...
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2019-04-17 09:30:53
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1、前沿 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 选择k个最相似数据 ...
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2019-04-09 20:56:35
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 ...
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2019-04-03 19:21:36
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