这几期和大家聊聊使用Python进行机器学习Python拥有强大的第三方库，使用Python进行科学计算和机器学习同样需要先配置运行环境。这里我们需要安装Anaconda，官方给出的下载链接太慢，而且经常下载到一半卡死，这里我提供我下载好的：pan.baidu.com/s/1dFA92ZR，密码：p2dt。需要的可以直接快速下载(Python3.5版)。Anaconda自带以下库Numpy、Sci
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2020-11-24 12:51:34
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什么是数据中台数据中台是全新的架构变革。过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。图片来源：国云数据此外，目前的IT辅助管理系统是以欧美国家发达的制造业为
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2020-11-23 12:29:42
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实验室新来了一台服务器，唉，花了我3天的时间去安装他那个环境，记一下安装流程，希望可以帮助一下苦苦安装环境的小伙伴吧！ 先说一下新服务器的配置：见下图： 这是在英伟达官网下载驱动程序设置参数的时候截的图，我下载的驱动是‘457.09’版本的，没啥注意的，我就随便安装了一下！ ##1、CUDA的安装 ...
1.工具安装 window环境安装 (twisted地址)https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted anaconda环境安装scrapy：（首推该方法） 命令行输入conda install scrapy即可 linux环境安装 输入以下 ...
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2020-11-20 11:28:49
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参数参数分为两种：可学习得到的参数，和超参数。机器学习可以归结为学习一个映射函数f:x→y，将输入变量x映射为输出变量y。一般我们可以假设映射函数为y=f(x,θ)。其中θ即为函数的参数。参数可以通过学习算法进行学习。除了可学习的参数之外，还有一类参数是用来定义模型结构或训练策略的，这类参数叫做超参数（Hyper-Parameter）。超参数和可学习的参数不同，通常是按照人的经验设定，或者通过网格
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2020-11-20 11:17:05
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修改默认文件夹 修改Jupyter Notebook的默认工作目录_戴翔的技术博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/yuanxiang01/article/details/79217469 1.开始菜单 > 打开Anaconda Prompt(Anaconda）,输入 ju ...
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2020-11-18 13:13:36
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线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子：商家卖鞋，可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y，来预估“定价与销量的关系”（y=ax+b），以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression)：用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3)，这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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原本我想使用无限叠if-else的方式估计能解决, 但这样总归是不够优雅。 使用点斜式在斜率上可能存在问题, 为了少写判断, 使用一般式描述直线。并且将坐标带入一般式就能直观判断点与直线的位置关系, 以此判断线段的位置关系 完成关系判断后, 剩下的事就相当于求直线交点, 直接解方程又得判断条件, 不 ...
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2020-11-17 12:53:56
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导语：利用程序反馈图和自监督学习，AI 根据出错消息自动修复代码。 作者：Michihiro Yasunaga 编译：McGL 用于程序修复的机器学习 在编写程序时，无论是对于初学者(想象一下你上的编程入门课程)还是对于专业开发人员(例如，这个来自谷歌的程序员编译错误案例研究：https://sta ...
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2020-11-17 12:20:04
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人工智能与算法学习（11月月刊）LonelyWhistlerBandari-Mistyland今天出一期月刊，将近一个月的文章整理给大家，方便大家学习和回顾。Python34个最优秀好用的Python开源框架机器学习机器学习练习数据哪里找？两行代码搞定！2.机器学习与深度学习核心知识点总结3.教授开讲——机器学习究竟是什么？4.吴恩达关于机器学习职业生涯以及阅读论文的一些建议深度学习1.【综述】一
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2020-11-16 13:21:46
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