基本的拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)，就是求函数 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=C 的约束条件下的极值的方法。其主要思想是引入一个新的参数 λ （即拉格朗日乘子），将约束条件函数与原函数联系到一起，使能配成与变量数量相等的等式方程，从而求出得到原函数极值的各个变量的... ...
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2018-08-15 12:06:13
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1. 决策树和决策森林 2. Covtype数据集 https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/covtype/ wget https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-data ...
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2018-08-12 18:54:19
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特征处理相关的算法，大体分为以下三类： 特征抽取：从原始数据中抽取特征 特征转换：特征的维度、特征的转化、特征的修改 特征选取：从大规模特征集中选取一个子集 #导入相关的库 from pyspark.ml.feature import HashingTF,IDF,Tokenizer from pys ...
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2018-08-12 14:21:10
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1.问题动机 图1.飞机发动机检测例子 对飞机引擎的例子，如果选取了两个特征x1热量产生度，x2震动强度。并得到如下的图，如果有一个新的引擎来检测其是否正常，x_test，那么此时如果点落在和其他点正常内，那么就显示是正常，不需要进一步的检测，但是如果在右下角绿色的，那么就是异常的，需要进一步地检测 ...
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2018-08-11 18:56:38
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1.数据压缩 数据压缩不仅能够减小存储空间，并且能够加速学习算法。那么什么是数据压缩呢？下面给出了一个简单的例子： 图1.数据压缩的概念 举了两个例子，一个是横轴x1是厘米，纵轴特征x2是英尺，这明显是冗余的，但是在真正的实施过程中，这并不常见，这并不是一个好例子。 另一个例子是，横轴是驾驶员的技术 ...
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2018-08-10 23:04:11
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1.确定执行的优先级 图1.邮件垃圾分类举例 选择100个单词作为指示是否是垃圾邮件的指标，将这些单词作为特征向量，只用0/1表示，出现多次也只用1表示，特征变量用来表示邮件。 通常情况下，会选择训练集中出现频率最多的n(在10000到50000)之间的几个单词。 图2.改进模型的建议 1.收集更多 ...
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2018-08-08 19:52:43
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在众多的客户价值分析模型中，RFM模型是被广泛应用的，尤其在零售和企业服务领域堪称经典的分类手段。本文将介绍使用ML.NET实现基于RFM模型的客户价值分析。 ...
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2018-08-07 20:38:42
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一、最全http://www.epx365.cn/jyzn/201839501.html 二、七月https://blog.csdn.net/movie14/article/details/79344131 ...
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MFS原理MFS是一个具有容错性的网络分布式文件系统，它把数据分散存放在多个物理服务器上，而呈现给用户的则是一个统一的资源。1）MFS文件系统的组成MFS文件系统的组成架构如图所示。元数据服务器（Master）：在整个体系中负责管理文件系统，维护元数据。元数据日志服务器（MetaLogger）：备份Master服务器的变化日志文件，文件类型为changelog_ml.*.mfs。当Master服务
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2018-08-03 11:37:24
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22. Generate Parentheses xrange and format ...
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2018-08-02 01:57:59
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