数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 加载数据集 获得训练集 频繁项的生成 生成规则 获得support 获得confidence 获得Lift 进行验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(五)之Apriori算法Python实现 在上一篇博客中,我们介绍了Apriori算法的算法流程,在这一片博客中,主要介绍使用Python实现Apriori算法.数据集来自grouplens中的电影数据,同样我的GitHub上面也有这个数据集. 推荐下载这个数据集,1MB大小够了,因…

目录 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 频繁(项集)数据的评判标准 Apriori 算法流程 结尾 数据挖掘入门系列教程(四点五)之Apriori算法 Apriori(先验)算法关联规则学习的经典算法之一,用来寻找出数据集中频繁出现的数据集合.如果看过以前的博客,是不是想到了这个跟数据挖掘入门系列教程(一)之亲和性分析这篇博客很相似?Yes,的确很相似,只不过在这篇博客中,我们会更加深入的分析如何寻找可靠有效的亲和性.并在下一篇博客中使用Apriori算法去分析电影中的亲和性.…

深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客(数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍)中介绍的神经网络:为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时,我们提出了多层感知机,在输入层和输出层中间添加一层隐含层,这样该网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数. 然后在数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST博客中,我们使用类似上图的神经网络结构对MINIST数据集进行了训练,最…

目录 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 下载数据集 加载数据集 构建神经网络 反向传播(BP)算法 进行预测 F1验证 总结 参考 数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST 在本章节中,并不会对神经网络进行介绍,因此如果不了解神经网络的话,强烈推荐先去看<西瓜书>,或者看一下我的上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍 本来是打算按照<Python数据挖掘入门与实践>…

目录 介绍 基于SVM对MINIST数据集进行分类 使用SVM SVM分析垃圾邮件 加载数据集 分词 构建词云 构建数据集 进行训练 交叉验证 炼丹术 总结 参考 介绍 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(八点五)之SVM介绍以及从零开始公式推导中,详细的讲述了SVM的原理,并进行了详细的数学推导.在这篇博客中,主要是应用SVM,使用SVM进行数据分类,不会涉及到SVM的解释,so,如果对svm并不是特别了解的话,非常建议先去看我的上一篇博客(or其他博主的博客),然后再来看这一篇博客.因为在这…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导.本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点. 在这篇博客中将介绍: keras的基本使用 使用keras构建DNN对MNIST数据集进行预测 使用前准备 这次我们将使用keras库去构建神经网络,然后默认使用tensorflow作为后端,我是用的python库版本如下: keras:v…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

数据挖掘入门系列教程(二)之分类问题OneR算法 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系.这篇博客我们会讨论简单的分类问题. 分类简介 分类问题,顾名思义我么就是去关注类别(也就是目标)这个变量.分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型,然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类.这里有…

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…

目录 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 加载数据集 数据特征 训练 随机森林 调参工程师 结尾 数据挖掘入门系列教程(四)之基于scikit-lean决策树处理Iris 在上一篇博客,我们介绍了决策树的一些知识.如果对决策树还不是很了解的话,建议先阅读上一篇博客,在来学习这一篇. 本次实验基于scikit-learn中的Iris数据.说了好久的Iris,从OneR到决策树,那么Iris到底长啥样呢? 加载数据集 首先我们还是需要先加载数据集,数据集来自sc…

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法(Lagrange multipliers) 拉格朗日乘子法推导 KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions) 拉格朗日乘子法对偶问题 Slater 条件 最大间隔分类器与拉格朗日乘子法 核技巧 核函数 软间隔 软间隔支持向量机推导 SMO算法 SMO变量的选择方法 总结 参考 还是老规矩,这一篇博客是对SVM进行介绍,下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用. SVM介绍 首先介绍SVM是什么,SVM(s…

在前面的两篇博客中,我们介绍了DNN(深度神经网络)并使用keras实现了一个简单的DNN.在这篇博客中将介绍CNN(卷积神经网络),然后在下一篇博客中将使用keras构建一个简单的CNN,对cifar10数据集进行分类预测. CNN简介 我们可以想一个例子,假如我们现在需要对人进行识别分类,根据我们人类的思维,我们肯定是比较他的…

简介 这一次我们来讲一下比较轻松简单的数据挖掘的算法--K-Means算法.K-Means算法是一种无监督的聚类算法.什么叫无监督呢?就是对于训练集的数据,在训练的过程中,并没有告诉训练算法某一个数据属于哪一个类别.对于K-Means算法来说,他就是通过某一些骚操作,将一堆"相似"的数据聚集在一起然后当作同一个类别.例如下图:最后将数据聚集成了3个类别. K-Means算法中的\(K\)就是代表类别的个数,它可以根据用户的需求进行确定,也可以使用某一些方法进行确定(比如说elbow m…

全局变量 修改全局变量 a=100 def test(): global a a=200 print a 多个返回值 缺省参数 def test3(a,b=1): print a,b test3(a) test3(a,b=2) 不定长参数…

上一篇:Angular2入门系列教程6-路由(二)-使用多层级路由并在在路由中传递复杂参数 感觉这篇不是很好写,因为涉及到网络请求,如果采用真实的网络请求,这个例子大家拿到手估计还要自己写一个web api来提供调用:好在Angular2提供了本地模拟的api,可以供我们编写方便:但是,真实使用的情况往往与本地模拟有一些差别,会存在跨域等一系列问题:这些不在本篇文章的讲解范围之内,如果在.net下遇到跨域问题可以直接私信我. Angular的http模块并不是Angular2的核心模块,你并不一…

上一篇:Angular2入门系列教程5-路由(一)-使用简单的路由并在在路由中传递参数 之前介绍了简单的路由以及传参,这篇文章我们将要学习复杂一些的路由以及传递其他附加参数.一个好的路由系统可以使我们的程序更好的工作. 假设你已经跟上了我们的进度. 我们来为我们的文章明细新增一个评论框:当我们在明细中点击评论的时候,在我们的明细页面显示评论,这里,我们就可以完全把明细页面看成一个独立的路由,可以建立自己的子路由页面,做一些评论,分享等操作. 那,首先在data目录下建立我们的评论实体Commen…

上一篇:Angular2入门系列教程-服务 上一篇文章我们将Angular2的数据服务分离出来,学习了Angular2的依赖注入,这篇文章我们将要学习Angualr2的路由 为了编写样式方便,我们这篇文章开始引入第三方的css库materializecss,引入方法直接在index.html中普通引用就可以了 众所周知,Angular出现的目的就是解决web编程的一些限制,让我们编写的网页能像App一样运作,我们现在称之为单页面应用(SPA),单页面应用程序有诸多好处,譬如页面响应快,良好的前后…

上一篇文章 Angular2入门系列教程-多个组件,主从关系 在编程中,我们通常会将数据提供单独分离出来,以免在编写程序的过程中反复复制粘贴数据请求的代码 Angular2中提供了依赖注入的概念,使得我们可以很优雅得做到这一点.这里简单描述下,依赖注入可以使我们在编写代码的时候不用使用new 去生成一个类,这样就达到了解耦的目的,更多关于依赖注入的知识我觉得不应该在这里讲解 和其他方式类似,Angular2使用的是装饰器@Injectable()来描述以一个类是否可注入,我们本篇文章的目的,就是…

ASP.NET MVC 入门系列教程 博客园ASP.NET MVC 技术专题 http://kb.cnblogs.com/zt/mvc/ 一个居于ASP.NET MVC Beta的系列入门文章,有朋友提议说写一个示例程序来同步讲解,那样更加容易学习.所以就写选择了写一个Blog程序来作为示例程序.(原来是居于ASP.NET MVC Preview5 的,现在基本修改为ASP.NET MVC Beta的了) 本系列文章可能会是几位朋友来共同完成的.本示例Blog系统同步更新的测试站点:http:/…

Qt快速入门系列教程目录…

一.WHY Android SDK提供了MediaRecorder帮助开发者进行视频的录制,不过这个类很鸡肋,实际项目中应该很少用到它,最大的原因我觉得莫过于其输出的视频分辨率太有限了,满足不了项目的需求. 二.HOW 所以实际项目如果需要实现视频录制这个需求,一般只有两条路可以走: 找第三方视频录制SDK 自己实现 如果你的产品经理选择了第一条路,那么恭喜你,你会少接触到很多坑.说到这里,目前能用的第三方视频录制SDK我知道的就下面两家: 趣拍,视频录制功能是免费使用的,SDK包也不太大. V…

运行Android视频录制从不入门到入门系列教程(二)————显示视频图像中的Demo后,我们应该能发现视频的方向是错误的. 由于Android中,Camera给我们的视频图片的原始方向是下图这个样子的: 就是说,即使你是竖着拿手机的,Camera提供给你的视频图像的方向还是上图那样横着的图片. 我们可以通过下述方向改变Camera提供的视频图像的方法: camera.setDisplayOrientation(90); 让图像顺时针旋转90度,视频图像的方向就正常的. 本篇文章DEMO下载.…

作者按:因为教程所示图片使用的是 github 仓库图片,网速过慢的朋友请移步<webpack4 系列教程(十五):开发模式与 webpack-dev-server>原文地址.更欢迎来我的小站看更多原创内容:godbmw.com,进行"姿势"交流 ♪(^∇^*) 0. 课程介绍和资料 >>>本节课源码 >>>所有课程源码 本节课的代码目录如下: 本节课用的 plugin 和 loader 的配置文件package.json如下: { &q…

数据结构与算法入门系列教程 (一)为啥要学习数据结构与算法 曾经我也以为自己很牛逼,工作中同事也觉得我还可以,领导也看得起我,啥啥啥都好,就这样过了几年,忽然发现自己学新东西没劲.时代都变了,而我还只是会写一些简单的业务代码,每天也只是复制来复制去的. 是时候改变了,所以这就是我来学习这些东西的原因. (二)Demo地址 C#的Demo,github地址如下:  https://github.com/gdoujkzz/DataStructureForCSharp (三)教程目录 入门不容易->先…

本系列教程的目标很明确,就是入门,会一步一步的从零到最终的能写出一个基本完整的应用.这个过程中不去纠结一些概念或者是如何实现等等深入的东西,只是停留在应用层. ps:如果条件允许的话,后续会有深入一点的内容. 目录: 1.一个能跑起来的应用 2.理解基础概念,加上一些控制逻辑 3.简单路由导航 4.简单列表处理…

前言 本篇紧接着spring入门详细教程(三),建议阅读本篇前,先阅读第一篇,第二篇以及第三篇.链接如下: Spring入门详细教程(一) https://www.cnblogs.com/jichi/p/10165538.html Spring入门详细教程(二) https://www.cnblogs.com/jichi/p/10176601.html Spring入门详细教程(三) https://www.cnblogs.com/jichi/p/10177004.html Spring入门详细…

推荐 分享一个大神的人工智能教程.零基础!通俗易懂!风趣幽默!还带黄段子!希望你也加入到人工智能的队伍中来! http://www.captainbed.net/strongerhuang Ⅰ.写在前面 本文带来的内容正如标题“Configuration”,只是标题包含的内容较多,我计划将其分为:Configuration(Ⅰ)和Configuration(Ⅱ)两篇文章来讲述. 我们常见的字体大小.颜色.关键字.快捷键等这些都是在“Configuration”中进行设置.本文讲述Configur…

Python是一个高层次的结合了解释性.编译性.互动性和面向对象的脚本语言. 在现在的工作及开发当中,Python的使用越来越广泛,为了方便大家的学习,Linux大学 特推出了 <Python基础教程系列>. 本系列教程适合Python小白阅读,是Python入门的必备教程! 本系列教程共包含如下文章: Python基础教程系列之–Python 简介 Python基础教程系列之–Python环境搭建 Python基础教程系列之–Python 基础语法 Python基础教程系列之–Python…

Python环境搭建 本次入门系列将使用Python作为开发语言.要使用Python语言,我们先来搭建Python开发平台.我们将基于Python 2.7版本.以及Python的开发发行版本Anaconda版本来开发. Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda.Python等180多个科学包及其依赖项. 下载地址: https://www.anaconda.com/distribution/,注意要下载2.7版本 下载好Anaconda安装包后,即可安装,安装好后…

http://dong2008hong.blog.163.com/blog/static/4696882720140322449780/ Unity3D脚本中文系列教程(十四) ◆ LightRenderMode.Auto 描述: 自动选择渲染模式. 选择是否渲染这个Light为像素光或者顶点光源(建议缺省). // 设置光源的渲染模式为自动 light.renderMode = LightRenderMode.Auto; 参见: light组件 ◆ LightRenderMode.ForceP…