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搜索关键字:anaconda 数据挖掘 机器学习    ( 12837个结果
Anaconda入门介绍
Anaconda作为python程序开发非常好用的工具,本文对其最基本的东西进行介绍,包含产生背景,套件及常用命令,为后面程序开发做好第一步
分类:其他好文   时间:2020-09-04 17:32:42    阅读次数:52
记-机器学习(1)-回归算法
1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系;从机器学习的角度来讲,用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y ...
分类:编程语言   时间:2020-09-03 16:55:20    阅读次数:39
Shell 元字符 & 变量
Bash 命令的优先级 - Alias 复合命令(; && ||) 函数 内置命令(shell builtin) hash PATH 报错 元字符(Bash 解释器解释的特殊符号) # 9、 ^ 与 ! 都表示否定 [root@Centos7 test]# ls /test/a[!-1+]b.txt ...
分类:系统相关   时间:2020-09-03 16:54:28    阅读次数:52
Mac中Anaconda的安装
踩坑大赛:哈哈 重要的就是环境配置:<修改**.bash_profile**文件> vi/open/。。 vim ~/.bash_profile #进入.bash_profile文件后,进行编辑,插入 export PATH="/这里是你安装的路径/anaconda3/bin:$PATH" 我的地址 ...
分类:系统相关   时间:2020-09-03 16:42:53    阅读次数:52
KubeCon 2020 演讲集锦|《阿里巴巴云原生技术与实践 13 讲》开放下载
我们筛选了云原生技术大会上 13 场有代表性的演讲重新编排成书,旨在将阿里巴巴云原生之路上宝贵的经验、理念和思想,提供给广大正在或准备踏上云原生之旅的开发者一些切实有用的参考。
分类:其他好文   时间:2020-09-02 18:11:16    阅读次数:68
如何为机器学习工程设计Python接口
前言为了进行机器学习工程,首先要部署一个模型,在大多数情况下作为一个预测API。为了使此API在生产中工作,必须首先构建模型服务基础设施。这包括负载平衡、扩展、监视、更新等等。乍一看,所有这些工作似乎都很熟悉。Web开发人员和DevOps工程师多年来一直在自动化微服务基础设施。当然,我们可以重新定位他们的工具?不幸的是,我们不能。虽然ML的基础结构与传统的DevOps类似,但它与ML的特殊性足以使
分类:编程语言   时间:2020-09-02 16:55:22    阅读次数:67
【机器学习 Azure Machine Learning】Azure Machine Learning 访问SQL Server 无法写入问题 (使用微软Python AML Core SDK)
问题情形 使用Python SDK在连接到数据库后,连接数据库获取数据成功,但是在Pandas中用 to_sql 反写会数据库时候报错。错误信息为:ProgrammingError: ('42000', "[42000] [Microsoft][SQL Server Native Client 11 ...
分类:数据库   时间:2020-08-28 15:02:00    阅读次数:75
机器学习(3)
一、模型评估与选择 2.2.1留出法 1、直接将数据集划分为两个互斥的集合,即D=sUt,s∩t=空集 2、在s上训练出模型,用t来评估其测试误差 3、s/t的划分尽可能保持数据分布的一致性,至少要保持样本的类别比例相似 4、若s,t中的样本比例差别很大,则误差估计将由训练/测试数据分布的差异而产生 ...
分类:其他好文   时间:2020-08-28 11:48:55    阅读次数:52
10个优秀的数据挖掘工具,一定不要错过
在机器学习的流程中数据挖掘是重要的一环。数据挖掘是从大量数据中提取隐藏的或未知,但可能有用信息的过程。今天给大家介绍10个最强的数据挖掘工具,欢迎小伙伴们收藏起来。1.KNIMEKNIME可以完成常规的数据分析,进行数据挖掘,常见的数据挖掘算法,如回归、分类、聚类等等都有。而且它引入很多大数据组件,如Hive,Spark等等。它还通过模块化的数据流水线概念,集成了机器学习和数据挖掘的各种组件,能够
分类:其他好文   时间:2020-08-24 16:32:14    阅读次数:59
商业智能bi应用程序的环境支持
随着计算机技术的进步,越来越多的数据可以以较低的成本获得和存储。任何在线信息站点或设备都可以收集新的数据,括电子商务网站、RFID标签、网站、电子邮件、博客等。本文从结构化、非结构化和数据类型、数据库、数据挖掘和云数据等方面介绍了商业智能的应用。结构化、非结构化和数据类型:从广义上讲,数据可以分为结构化数据和非结构化数据。随着现代企业内外部数据的快速积累,结构化和非结构化数据对于商业智能的无缝分析
分类:其他好文   时间:2020-08-20 18:38:33    阅读次数:68
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