https://mlnote.wordpress.com/2015/12/16/python%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E4%B8%8Ekaggle%E5%AE%9E%E6%88%98-machine-learning-for-kaggle-competition-in-python/ Author: Miao Fan (范淼), Ph.D. candidate on Computer Science. Affil…

Python机器学习实践指南 目 录 第1章Python机器学习的生态系统 1 1．1 数据科学/机器学习的工作 流程 2 1．1．1 获取 2 1．1．2 检查和探索 2 1．1．3 清理和准备 3 1．1．4 建模 3 1．1．5 评估 3 1．1．6 部署 3 1．2 Python库和功能 3 1．2．1 获取 4 1．2．2 检查 4 1．2．3 准备 20 1．2．4 建模和评估 26 1．2．5 部署 34 1．3 设置机器学习的环境 34 1．4 小结 34 第2章构建应用程序,发…

1.KNN原理: 存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,只选择样本数据集中前 $k$ 个最相似的数据,这就是KNN算法 $k$ 的出处, 通常 $k$ 是不大于20的整数.最后,选择 $k$ 个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 2.实验准备: Python s…

Spark学习之基于MLlib的机器学习 1. 机器学习算法尝试根据训练数据(training data)使得表示算法行为的数学目标最大化,并以此来进行预测或作出决定. 2. MLlib完成文本分类任务步骤: (1)首先用字符串RDD来表示你的消息 (2)运行MLlib中的一个特征提取(feature extraction)算法来把文本数据转换为数值特征(适合机器学习算法处理):该操作会返回一个向量RDD. (3)对向量RDD调用分类算法(比如逻辑回归):这步会返回一个模型对象,可以使用该对象对…

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.…

今天再给大家推荐一本由美团算法团队出版的<美团机器学习实践>,下载链接见文末. 美团算法团队由数百名优秀算法工程师组成,负责构建美团这个生活服务互联网大平台的"大脑",涵盖搜索.推荐.广告.风控.机器学习.计算机视觉.语音.自然语言处理.智能调度.机器人和无人配送等多个技术方向,在帮助美团数亿活跃用户改善用户体验的同时,也帮助餐饮.酒店.婚庆.丽人.亲子等200多个行业的数百万商户提升运营效率.我们致力于通过算法和人工智能技术,帮大家吃得更好,活得更好.https://bo…

http://blog.sina.com.cn/s/blog_ecd882db0102yuek.html <百面机器学习算法工程师带你去面试>高清PDF及epub+<美团机器学习实践>PDF及思维导图 (2019-01-13 13:01:11) 转载▼ 标签: 机器学习实践 美团机器学习 百面机器学习 大规模 特征工程 分类: 机器学习 人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展,从日常工作.生活中各种有趣的现象出发,不仅囊括了机器学习的基本知识 ,而且还包含了成为出众算法工程师的相…

招商银行云平台开发团队自 2021 年开始接触 KubeVela,并探索 KubeVela 在招商银行云平台的落地实践,借此提升云原生应用交付与管理能力.同时因为金融保险行业的特殊性,网络安全管控措施相对严格,行内网络无法直接拉取 Docker Hub 镜像,同时行内暂时没有可用的 Helm 镜像源.因此,要想实现 KubeVela 在行内私有环境的落地,必须进行完全的离线部署. 本文将以 KubeVela v1.2.5 版本为例,介绍招商银行 KubeVela 的离线部署实践,来帮助其他用户在…

随着软件工程的发展,系统架构越来越复杂,分层越来越多,分工也越来越细化.我们知道,互联网是离用户最近的行业,前端页面可以说无时无刻不在变化.前端本质上还是用户交互和数据展示,页面的高频变化意味着对数据需求的高频变化.在绝大多数场景中,页面数据都来自于服务端,因此对页面变化的感知势必会传递到服务端,而服务端是要做业务能力沉淀的,需要逐步完善领域模型,沉淀商业逻辑,所以就产生了一个矛盾,一个领域能力沉淀和高频数据变化的矛盾. 为了解决这个矛盾,在业界不断的探索实践中,逐渐在架构层面演化出一个 BFF…

关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月04日 22:54:26所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78714664).     本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. 一.k-近邻算法(k-Nearest Neighbor,KNN)概述 1.简…