<转>机器学习系列(9)_机器学习算法一览(附Python和R代码)   转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获…
人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量…
python中调用R语言通过rpy2 进行交互安装配置详解(R_USER.R_HOME配置) 2018年11月08日 10:00:11 luqin_ 阅读数:753   python中调用R语言通过rpy2 进行详解 文章目录 python中调用R语言通过rpy2 进行详解 1.R语言的安装: 2.Rpy2工具的安装和配置 3.pycharm中使用R语言配置 1.R语言的安装: 大家进行R语言的安装,在安装好R后,需要配置环境变量R才能进行使用. 对此电脑右键->选择高级设置->环境变量-&g…
前言:在IOS学习中.通常会先学习一周的C语言,两周的Objective-C语言,这是今后开发的最基础最重要的部分,以下给大家分享一下培训课上的精简资料: C语言和Objective-C语言衔接学习资料,PPT格式,简单易懂.可迅速掌握. 资料链接: C语言:http://download.csdn.net/detail/iot_li/8951557 Objective-C语言:http://download.csdn.net/detail/iot_li/8944225…
如果你的源文件扩展名是.m的,你还需要改成.mm,这样编译器才知道你将会在该文件中混合使用C++语言和Objective-C语言.…
现在很多行业都通过电子商务拓展业务,所以商城系统开发成为很多企业的刚性需求.一般有一点技术基础的客户应该知道目前商城系统开发主流语言有两个,PHP和Java.那么很多客户朋友会纠结是选择哪个语言开发好呢?其实PHP和Java都是非常主流的开发语言,并且市面上均有很成功的大型平台,所以可以说这两个开发语言各有千秋吧.PHP是解释执行的服务器脚本语言,首先php有简单容易上手的特点.语法和c语言比较象,所以学过c语言的程序员可以很快的熟悉php的开发.而java需要先学好java的语法和熟悉一些核心…
关于分类算法我们之前也讨论过了KNN.决策树.naivebayes.SVM.ANN.logistic回归.关于这么多的分类算法,我们自然需要考虑谁的表现更加的优秀. 既然要对分类算法进行评价,那么我们自然得有评价依据.到目前为止,我们讨论分类的有效性都是基于分类成功率来说的,但是这个指标科学吗?我们不妨考虑这么一个事实:一个样本集合里有95个正例,5个反例,分类器C1利用似然的思想将所有的实例均分成正例,分类成功率为95%:分类器C2成功分出了80个正例,3个反例,分类成功率仅83%.我们可以说…
一.go代码中使用C代码 go代码中使用C代码,在go语言的函数块中,以注释的方式写入C代码,然后紧跟import "C" 即可在go代码中使用C函数 代码示例: go代码:testC.go 1 package main 2 3 /* 4 #include <stdio.h> 5 #include <stdlib.h> 6 void c_print(char *str) { 7 printf("%s\n", str); 8 } 9 */ 10…
我在Google写过Go(自己的业余时间),也在LinkedIn写过Scala.两者都是具有一流的并发特性的现代语言. 下面的回答是基于我编写大规模的软件的经验得出. Go是一种开发模式严格固定,并且以最小代码量编译成机器代码的语言. Scala是一种拥有多种特性并运行在JVM上的,复杂的.学术性的.功能性的.面向对象的沙箱语言. 对于绝大多数开发者的任何一个项目,我每次更愿意选择Go而不是Scala的一个原因是:简单. 第 1 段(可获 1.15 积分) 0matthew3个月前 在我开始回答…
案例三比较简单,不需要自己写公式算法,使用了R自带的naiveBayes函数. 代码如下: > library(e1071)> classifier<-naiveBayes(iris[,1:4], iris[,5]) #或写成下面形式,都可以. > classifier<- naiveBayes(Species ~ ., data = iris) #其中Species是类别变量 #预测 > predict(classifier, iris[1, -5]) 预测结果为:…