文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | KDnuggets 作者 | Ajit Jaokar 转自 | 新智元 编辑 | 大明 [编者按]机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物.相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助. 大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上,实际上编程能力确实是机器学习和数据科学领域的重要技能.但是,要真正精通数据科学和机器学习,必

吐血整理:人工智能PDF中文教材资源包2.73G基本包含全部学习资料 人工智能学习书单(关注微信公众号:aibbtcom获取更多资源) 文末附百度网盘下载地址 人工神经网络与盲信号处理 人工神经网络与模糊信号处理 人工智能(AI)程序设计(面向对象语言) 人工智能 人工智能导论 人工智能基础 人工智能及其应用(蔡自兴) 人工智能入门 人工智能人工神经网络及其语言AI&ANNProgramming in Emacs Lisp 人工智能哲学 深度学习 中文版 深度学习21天学习 深度学习基础(Fun

[机器学*]k-*邻算法(kNN) 学*笔记 标签(空格分隔): 机器学* kNN简介 kNN算法是做分类问题的.思想如下: KNN算法的思想总结一下:就是在训练集中数据和标签已知的情况下,输入测试数据,将测试数据的特征与训练集中对应的特征进行相互比较,找到训练集中与之最为相似的前K个数据,则该测试数据对应的类别就是K个数据中出现次数最多的那个分类,其算法的描述为: 计算测试数据与各个训练数据之间的距离: 按照距离的递增关系进行排序: 选取距离最小的K个点: 确定前K个点所在类别的出现频率: 返

关于C++的书太多了,很容易让人没有头绪.一直想整理下,把这些书列个书单出来,直到今天才动手.希望我的经验能给后来的初学者一点帮助. 1.<C++程序设计教程> 钱能 很多学校把这本书选做C++课程的教材.简单易懂,例子也很简单明了,该有的部分基本都有了.个人觉的这本书很适合入门,不知道为什么有不少人对这本书评价不是太高.但是个人意见,初学者可以从这本书入手,比<C++ primer>相对好入门点.这本书我一直带在身边,但是看的次数越来越少了,入门时候看的很多. 2.<C++

MySQL数据库学习书单 1.MySQL必知必会(MySQL Crash Course) 豆瓣详情 主要适合前期掌握MySQL,豆瓣评分8.4. 2.高性能MySQL 豆瓣详情 ​ 主要适合进阶阅读使用,豆瓣评分9.4. END

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1 前言 Kjin邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种基本的机器学*方法,采用类似"物以类聚,人以群分"的思想.比如,判断一个人的人品,只需观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出.这里就运用了KNN的思想.KNN方法可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于做预测时候的决策方式不同. KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最jin的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别. KNN做回归时

心得体会: 需要思考如何将现实对象转化为特征向量,设置特征向量时记住鸭子定律1 鸭子定律1 如果走路像鸭子.说话像鸭子.长得像鸭子.啄食也像鸭子,那它肯定就是一只鸭子 事物的外在特征就是事物本质的表现 # 2-3手写识别系统 #32*32转1*1024数组 def img2vector(filename): returnVect=zeros((1,1024)) fr=open(filename) for i in range(32): lineStr=fr.readline() for j in

k邻*算法具体应用:2-2约会网站配对 心得体会: 1.对所有特征值进行归一化处理:将特征值单位带来的距离影响消除,使所有特征同权重--然后对不同的特征进行加权2.对于相互独立的特征,可以通过建立(特征值-类型 )图表进行计算,但是多个特征值是相互关联的则需要建立多维图表 #2-2约会网站配对 #将文本记录转换为NumPy def file2matrix(filename): love_dictionary = {'largeDoses':3, 'smallDoses':2, 'didntLik

如何运行Moses 1. Moses的历史 Moses是Pharaoh的升级版本,增加了许多功能.它是一个基于短语的统计机器翻译系统,整个系统用C++语言写成,从训练到解码完全开放源代码,可以运行在Linux平台和Windows平台.它有两大特点: 1.1 Factored Translation Model 在Factored Translation Model中,一个单词不仅仅是一个符号(token),而是一个包含多个因子的向量,例如表面词形.词干.词性等.这些因子共同作用来刻画一个单词.

目录 1.理解使用KNN进行分类 KNN特点 KNN步骤 1)计算距离 2)选择合适的K 3)数据准备 2.用KNN诊断乳腺癌 1)收集数据 2)探索和准备数据 3)训练模型 4)评估模型的性能 5)提高模型性能 1.理解使用KNN进行分类 KNN特点 近邻分类器:一种懒惰学习器,即把未标记的案例归类为与它们最相似的带有标记的案例所在的类.当一个概念很难定义,但你看到它时知道它是什么,就适合用KNN分类. KNN优点:简单有效:数据分布无要求:训练快 KNN缺点:不产生模型(发现特征间关系能力有

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1.RTL  同样的页面,它做了两套.为什么,因为在这个世界上,有些民族,有些语种,是从右向左来的. 2. google material design 同样的一套东西,又分别做了google material 版,那默认版是什么呢?flat design版. google的设计师是怎么想的呢? 引用一张图,来自知乎: 还记得,ipod旋转的马达声吗,就是这个意思.

Suppose you have trained a logistic regression classifier which is outputing hθ(x). Currently, you predict 1 if hθ(x)≥threshold, and predict 0 if hθ(x)<threshold, where currently the threshold is set to 0.5. Suppose you increase the threshold to 0.7.

# -*- coding: utf-8 -*-"""Spyder EditorThis is a temporary script file."""import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#第一步 获取与处理数据x,y=[],[] #定义存储输入数据和目标数据的数组for sample in open('a.txt','r'): #遍历数据集并保存    _x,_y=sample.spli

#读取数据库数据#import pandas as pd  导入模块#import pymysql  导入数据库模块#con = pymysql.connect(host='localhost',port=3306,user='root',password='mysql',db='mypro',charset='utf8') 建立链接#df_data = pd.read_sql('select * from user ',con)#print(df_data)#print(df_data.whe

1.Head First HTML与CSS(第二版) 豆瓣详情 这本书非常适合入门学习HTML与CSS它的内容不一定详实,但一定是你入门的首选.作为一本引进 图书翻译尚可.目前豆瓣评分9.3.

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spark 提供了两个机器学习库 MLlib 和 ML,MLlib 是 spark 第一个机器学习库,相比于 ML,它更加成熟 rdd 是 spark core 的数据抽象,dataframe 是 sparkSQL 的数据抽象, 而 MLib 的数据抽象包括 Vector.LabeledPoint.Rating Vector vector 是一个由 数值型数据 构成的带索引的 集合,确切的说是一个向量:索引从 0 开始: 从机器学习的角度将,一个 vector 代表一个 对象,vector 的元

前言 ConcurrentBag是HikariCP中实现的一个池化资源的并发管理类.它是一个高性能的生产者-消费者队列. ConcurrentBag的并发性能优于LinkedBlockingQueue和LinkedTransferQueue LinkedBlockingQueue 阻塞队列 LinkedTransferQueue 数据传送队列 TransferQueue继承自BlockingQueue接口 TransferQueue的改进: 保留与完成: 保留是指消费者线程在消费时如果发现队列为