看到自己的新书又要发行了,算算从09年第一本书开始,不知不觉已经是第四本书了(帮朋友合写的书不算),每次写完之后都会说太累了,不想再写了,但是却又次次反悔,吞下食言的苦果.如果非要说第四本书的感受,那么心态上最大的区别是我不用写一本书来证明自己的技术了,而只是为了写一些观念和思想.熟悉我的朋友都知道我还是比较IN的,不太喜欢用技术去解释技术,而以前写的书总是逃不了这个套路,直到我接触了百度阅读这个平台,有了个让我随心写作的平台,而生命中那些梗也在这一刻开始蠢蠢欲动. 写一本通俗易懂的入门的书,这…

报名地址: http://www.after615.com/actives/s?id=3141&time=1480042829608&sign=9ac8e25e9ab3cf57f61374260e904068&from=timeline…

目录 什么是线性回归 最小二乘法 一元线性回归 多元线性回归 什么是规范化 Python代码(sklearn库) 什么是线性回归(Linear regression) 引例 假设某地区租房价格只与房屋面积有关,我们现有数据集,请用一条直线尽量去拟合所给的数据,从而达到预测房屋价格的效果. 在引例中,面积是自变量,租金是因变量.使用直线去拟合训练集的数据,可得到面积-租金的函数:,即线性回归模型.利用此模型,输入面积后,便可预测出对应的租金. 百度百科定义 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定…

原创不易,求分享.求一键三连 本期培训材料关注公众号后回复:经理培训,获得 前段时间有个同学问我有没有一线Leader的速成培训课程,很好的问题,首先我们需要定义一下什么是小Leader: 所谓小Leader是指组长或者一线经理: 多数工作3-8年,但也会有工作10年以上的: 有明显的闪光点,但暂时又难以再进一步: 管理规模在20人以下,多数是10人团队: 做了基本定义,便可以开始思考如何制定课程框架:能成为小Leader,说明管理认知要开悟了,培训内容需要长期适用所以要上模型:因为是一线Lea…

目录 推荐模型的分类 ALS交替最小二乘算法:显式矩阵分解 Spark Python代码:显式矩阵分解 ALS交替最小二乘算法:隐式矩阵分解 Spark Python代码:隐式矩阵分解 推荐模型的分类 最为流行的两种方法是基于内容的过滤.协同过滤. 基于内容的过滤: 比如用户A买了商品A,商品B与商品A相似(这个相似是基于商品内部的属性,比如“非常好的协同过滤入门文章”和“通俗易懂的协同过滤入门教程”比较相似),那么就能将商品B推荐给用户. 协同过滤: 利用的是训练数据是大量用户对商品的评分,即…

注意: spark用2.1.1 scala用2.11.11 材料准备 spark安装包 JDK 8 IDEA开发工具 scala 2.11.8 (注:spark2.1.0环境于scala2.11环境开发,所以必须版本对应 scala不是必须安装的,如果你是打算使用scala进行spark开发,则需要安装 环境搭建步骤 将spark-2.1.1-bin-hadoop2.x版本至c盘下即可 将spark中的jar包全部提取出来另外放到一地方用于进行开发 新建IDEA项目,将所有jar包导入到IDEA…

目录 保序回归原理 保序回归代码(Spark Python) 保序回归原理 待续... 返回目录 保序回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') import math from pyspark.mllib.regressio…

目录 梯度提升树原理 梯度提升树代码(Spark Python) 梯度提升树原理 待续... 返回目录 梯度提升树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') from pyspark.mllib.tree import Gradi…

目录 随机森林原理 随机森林代码(Spark Python) 随机森林原理 参考:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8269334.html 返回目录 随机森林代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local'…

目录 决策树原理 决策树代码(Spark Python) 决策树原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7918797.html 返回目录 决策树代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local')…

目录 朴素贝叶斯原理 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 朴素贝叶斯原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7905975.html 返回目录 朴素贝叶斯代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('…

目录 线性回归原理 线性回归代码(Spark Python) 线性回归原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7873083.html 返回目录 线性回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('loca…

目录 Logistic回归原理 Logistic回归代码(Spark Python) Logistic回归原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/7890468.html 返回目录 Logistic回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext…

目录 什么是支持向量机(SVM) 线性可分数据集的分类 线性可分数据集的分类(对偶形式) 线性近似可分数据集的分类 线性近似可分数据集的分类(对偶形式) 非线性数据集的分类 SMO算法 合页损失函数 Python代码(sklearn库) 什么是支持向量机(SVM) 引例 假定有训练数据集,其中,x是向量,y=+1或-1.试学习一个SVM模型. 分析:将线性可分数据集区分开的超平面有无数个,但是SVM要做的是求解一个最优的超平面,最优意味着模型的泛化能力越强,具体做法就是选择使间隔最大的超平面.在…

目录 支持向量机原理 支持向量机代码(Spark Python) 支持向量机原理 详见博文:http://www.cnblogs.com/itmorn/p/8011587.html 返回目录 支持向量机代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('…

目录 Vector LabeledPoint Matrix 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用:遇到连续与缺失值怎么办? 多变量决策树 Python代码(sklearn库) Vector 一个数学向量.MLlib 既支持稠密向量也支持稀疏向量,前者表示向量的每一位都存储下来,后者则只存储非零位以节约空间.后面会简单讨论不同种类的向量.向量可以通过mllib.linalg.Vectors 类创建出来 # -*-coding=utf-8 -*- from p…

目录 保存为文本文件:saveAsTextFile 保存为json:saveAsTextFile 保存为SequenceFile:saveAsSequenceFile 读取hive 保存为文本文件:saveAsTextFile # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') sc.parallelize([1, 2, 3, 4]).saveAsTextFile…

目录 引例入门:textFile.collect.filter.first.persist.count 创建RDD的方式:parallelize.textFile 转化操作:map.filter.flatMap.sample.union.intersection.subtract.cartesian.distinct.groupByKey.reduceByKey.sortByKey.join.cogroup 行动操作:reduce.collect.count.first.take.takeSam…

目录 什么是决策树(Decision Tree) 特征选择 使用ID3算法生成决策树 使用C4.5算法生成决策树 使用CART算法生成决策树 预剪枝和后剪枝 应用:遇到连续与缺失值怎么办? 多变量决策树 Python代码(sklearn库) 什么是决策树(Decision Tree) 引例 现有训练集如下,请训练一个决策树模型,对未来的西瓜的优劣做预测. 先不谈建立决策树模型的算法,我们先看一下基于“信息增益”(后面讲)生成的决策树的样子 一棵决策树包含一个根节点.若干个内部节点.若干个叶节点.…

目录 先验概率与后验概率 条件概率公式.全概率公式.贝叶斯公式 什么是朴素贝叶斯(Naive Bayes) 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 应用:遇到连续变量怎么办?(多项式分布,高斯分布) Python代码(sklearn库) 先验概率与后验概率 引例 想象有 A.B.C 三个不透明的碗倒扣在桌面上,已知其中有(且仅有)一个瓷碗下面盖住一个鸡蛋.此时请问,鸡蛋在 A 碗下面的概率是多少?答曰 1/3. 现在发生一件事:有人揭开了 C 碗,发现 C 碗下面没有蛋.此时再问:鸡…

目录 什么是k近邻算法 模型的三个基本要素 构造kd树 kd树的最近邻搜索 kd树的k近邻搜索 Python代码(sklearn库) 什么是K近邻算法(k-Nearest Neighbor,kNN) 引例 假设有数据集,其中前6部是训练集(有属性值和标记),我们根据训练集训练一个KNN模型,预测最后一部影片的电影类型. 首先,将训练集中的所有样例画入坐标系,也将待测样例画入 然后计算待测分类的电影与所有已知分类的电影的欧式距离 接着,将这些电影按照距离升序排序,取前k个电影,假设k=3,那么我们…

目录 一元线性回归.多元线性回归.Logistic回归.广义线性回归.非线性回归的关系 什么是极大似然估计 逻辑斯谛回归(Logistic回归) 多类分类Logistic回归 Python代码(sklearn库) 一元线性回归.多元线性回归.逻辑斯谛回归.广义线性回归.非线性回归的关系 通过上图(插图摘自周志华<机器学习>及互联网)可以看出: 线性模型虽简单,却拥有着丰富的变化.例如对于样例,当我们希望线性模型的预测值逼近真实标记y时,就得到了线性回归模型:.当令模型逼近y的衍生物,比如时,就…

前言 如果只有一个或者少许的两三个Android市场,本文也没用存在的必要性,本文谨献给同在Android奋战的同仁. 声明 欢迎转载,但请保留文章原始出处:) 博客园:http://www.cnblogs.com农民伯伯: http://over140.cnblogs.com 正文  一.应用市场 1.Google Play https://play.google.com/apps/publish 现在直接用招行信用卡就可以支付申请了. 2.豌豆荚 http://developer.wando…

前言 如果只有一个或者少许的两三个Android市场,本文也没用存在的必要性,本文谨献给同在Android奋战的同仁. 声明 欢迎转载,但请保留文章原始出处:) 博客园:http://www.cnblogs.com 农民伯伯: http://over140.cnblogs.com 正文  一.应用市场 1.Google Play https://play.google.com/apps/publish 现在直接用招行信用卡就可以支付申请了. 2.豌豆荚 http://developer.wand…

http://www.shouce.ren/post/d/id/112300    黑客攻防实战入门与提高.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112299    黑客入门新手特训.pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112298    黑客与设计-剖析设计之美的秘密(彩印).pdfhttp://www.shouce.ren/post/d/id/112297    鸟哥的LINUX私房菜:服务器架设篇 (第二版).pdfhttp…

绝承认这是一个七天速成教程,即使有这个效果,我也不愿意接受这个名字.嗯. 这个路径分为两块: 实践入门 理论延伸 有了ASP.NET以及C#的知识以及项目经验,我们几乎可以不再需要了解任何新的知识就开始操练,实践才是最快速入门的方法. 实践分为以下几个版块(我要上图了): 开始探索 能将ASP.NET Core 应用程序 在控制台运行 能将ASP.NET Core 应用程序 部署到IIS运行 能将ASP.NET Core 应用程序部署到 CentOS运行 最好学会在两种不同的机器上开发ASP.N…

上两周研发任务太紧了,所以担搁了一下,我们继续我们的面试之旅. 下面是一个基于图书系统的15道SQL问答,供大家参考 问题描述:本题用到下面三个关系表:CARD     借书卡.   CNO 卡号,NAME  姓名,CLASS 班级BOOKS    图书.     BNO 书号,BNAME 书名,AUTHOR 作者,PRICE 单价,QUANTITY 库存册数 BORROW   借书记录. CNO 借书卡号,BNO 书号,RDATE 还书日期备注:限定每人每种书只能借一本:库存册数随借书.还书而…

导读 正则表达式是什么?有什么用? 正则表达式(Regular Expression)是一种文本规则,可以用来校验.查找.替换与规则匹配的文本. 又爱又恨的正则 正则表达式是一个强大的文本匹配工具,但是它的规则实在很繁琐,而且理解起来也颇为蛋疼,容易让人望而生畏. 如何学习正则 刚接触正则时,我看了一堆正则的语义说明,但是仍然不明所以.后来,我多接触一些正则的应用实例,渐渐有了感觉,再结合语义说明,终有领悟.我觉得正则表达式和武侠修练武功差不多,应该先练招式,再练心法.如果一开始就直接看正则的规…

OpenGL编程指南(第七版) 转自:http://blog.csdn.net/w540982016044/article/details/21287645 在接触OpenGL中,配置显得相当麻烦,特别是在VS2012下配置时,存在许多问题,而网上的很多方法仅仅适用于VS2008,甚至仅适用于VC6.0,笔者经过自身的实践,参考了许多网上的资料,总结了一下配置的方法,当然这仅仅是笔者的个人理解,笔者个人水平有限,因此未必是万能的,如果解说存在错误或者不明白的地方,还望读者原谅和更正,谢谢. 一.…

据说上班用 excel 的比 word 的工资高,用 ppt 的比用 excel 的工资高.无论如何,在职场演讲汇报中,PPT 扮演着至关重要的角色. 在本文我们将用 10 个超级技巧来解决糟糕的演示设计肆虐横行的问题,让你可以设计出更好看.更专业的演示.此间你会看到 Note & Point 上的一些出色的幻灯片设计,还有一些就是你们自己的作品.让我们开始吧 ! 不是设计师? 这个网站的大部分内容主要针对专业设计师和开发人员,或者是起码对涉足这一领域感兴趣的人. 不过本文是写给做过 PPT 的…