机器学习实战第二章----KNN

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tile的使用方法 tile(A,n)的功能是把A数组重复n次(可以在列方向,也可以在行方向) argsort()函数 argsort()函数返回的是数组中值从大到小的索引值 dict.get()函数语法:dict.get(key, default=None) key----字典中要查找的键 default----如果指定的简直不存在时,返回该默认值 add_subplot()基础用法 import matplotlib.pyplot as plt from numpy import * fi…

#Spring实战第二章学习笔记————装配Bean

Spring实战第二章学习笔记----装配Bean 创建应用对象之间协作关系的行为通常称为装配(wiring).这也是依赖注入(DI)的本质. Spring配置的可选方案当描述bean如何被装配时,Spring具有非常大的灵活性,它提供了三种主要的装配机制: 在XML中进行显示装配. 在Java中进行显示装配. 隐式的bean发现机制和自动装配. 在这本书中作者建议尽可能使用自动配置的机制.显示配置越少越好.而当你必须要显示配置bean时(比如有些代码不是你维护的,而你需要为这些代码装配bea…

【机器学习实战第九章】树回归 CART算法的原理与实现 - python3

本文来自<机器学习实战>(Peter Harrington)第九章"树回归"部分,代码使用python3.5,并在jupyter notebook环境中测试通过,推荐clone仓库后run cell all就可以了. github地址:https://github.com/gshtime/machinelearning-in-action-python3 转载请标明原文链接 1 原理 CART(Classification and Regression Trees,分类回归…

Day2 《机器学习》第二章学习笔记

这一章应该算是比价了理论的一章,我有些概率论基础,不过起初有些地方还是没看多大懂.其中有些公式的定义和模型误差的推导应该还是很眼熟的,就是之前在概率论课上提过的,不过有些模糊了,当时课上学得比较浅. Day2 第二章模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率(error rate)”,即错误率E=a/m,m个样本中a个错误,1-a/m称为“精度(accuracy)”,我们把学习器的实际输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差(error)”…

机器学习实战1-2.1 KNN改进约会网站的配对效果 datingTestSet2.txt 下载方法

今天读<机器学习实战>读到了使用k-临近算法改进约会网站的配对效果,道理我都懂,但是看到代码里面的数据样本集 datingTestSet2.txt 有点懵,这个样本集在哪里,只给了我一个文件名,没有任何内容啊. 上网百度了这个文件名,发现很多博主的博客里可以下载,我很好奇,同样是读<机器学习实战>,他们是从哪里下载的数据样本集呢?就重新读了这本书.终于在“关于本书”最后的“作者在线里面”找到了网址!就是这个,大家需要可以来这里下载. http:/www.manning.com/Ma…

AS开发实战第二章学习笔记——其他

第二章学习笔记(1.19-1.22)像素Android支持的像素单位主要有px(像素).in(英寸).mm(毫米).pt(磅,1/72英寸).dp(与设备无关的显示单位).dip(就是dp).sp(用于设置字体大小),常用的是px.dp.sp三种.dp与物理设备无关吗,只与屏幕的尺寸有关.sp的原理跟dp差不多,专门用于设置字体大小.设置普通字体时,同数值dp和sp的文字看起来一样大,如果设置为大字体,用dp设置的文字没有变化,用sp设置的文字就变大了.所以说,dp与系统设置的字体大小没有关系,…