列表(List)是R中最复杂的数据类型,一般来说,列表是数据对象的有序集合,但是,列表的各个元素(item)的数据类型可以不同,每个元素的长度可以不同,是R中最灵活的数据类型.列表项可以是列表类型,因此,列表被认为是递归变量,与之相对,向量,数组,矩阵,数据框被认为是原子变量. 一,创建列表 列表由list()函数创建,每个参数使用逗号分割,用于指定列表项的内容,列表中的元素数量不限,类型不限.列表项的名称是可选的,可以创建无名的列表项:列表的每一个item,都可以显示命名,例如,name1=i

引言 本篇介绍tensor的维度变化. 维度变化改变的是数据的理解方式! view/reshape:大小不变的条件下,转变shape squeeze/unsqueeze:减少/增加维度 transpose/t/permute:转置,单次/多次交换 expand/repeat:维度扩展 view reshape 在pytorch0.3的时候,默认是view .为了与numpy一致0.4以后增加了reshape. 损失维度信息,如果不额外存储/记忆的话,恢复时会出现问题. 执行view/reshap

博客总目录:http://www.cnblogs.com/weibaar/p/4507801.html 前言 延续之前的用R语言读琅琊榜小说,继续讲一下利用R语言做一些简单的文本处理.分词的事情.其实就是继续讲一下用R语言读书的事情啦,讲讲怎么用它里面简单的文本处理方法,来优化我们的读书体验,如果读邮件和读代码也算阅读的话..用的代码超级简单,不涉及其他包 这里讲两个示例,结尾再来吐槽和总结. 1)R-Blogger订阅邮件拆分 2) R代码库快速阅读方法 不在博客园上阅读时才会看到的,这篇博文

大家来找茬...为什么会出现红字,不能正确引用R文件管理的资源呢? 罪魁祸首就是那个import android.R(我根据IDE提示而自作聪明引用的) 删除那行以后,就不会红字了. 刚开始是拷贝了图片去drawable但是R文件并不会更新,查了网上资料 .检查Android 的SDK是否丢失需要重新下载,检查build path .确保class没有import Android.R://看看看,人家也有发现!可别看反了 3.错误class引用的layout的xml文件没有错误 .检查Andro

问题复现 拿到的文档中包含了大量的\r.\n.\t等字符,形如: \r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n \r\n <title>历史账单</title>\r\n \r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n<script type="text/javascript&qu

向量是一维的,只有长度(行),没有其他维度.R中存在更高维度的对象,他们是矩阵,数据框,数组.这些对象的下标都是使用中括号[],第一个维度是row,第二个维度是column,依次类推,[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array) R使用arrary函数创建数组,该函数至少需要两个向量参数:数组的元素值(

向量是一维的,只有行这一个维度,没有其他维度.R可以创建更高维度的数据对象,例如,矩阵.数据框.数组,索引高维度的对象时,需要使用元素的下标.这些对象的下标都使用中括号[]和索引,第一个维度是row,第二个维度是column,维度依次增加,索引的格式是:var[row,column,,,].数组是二维或多维(三维或多于三维),二维数组叫做矩阵.数组元素的类型是相同的,每个维度的元素数量是相同的.数据框是二维对象,每个数据列的数据类型是相同的,不同数据列的数据类型可以不同. 一,数组(array)

波士顿房价预测 首先这个问题非常好其实要完整的回答这个问题很有难度,我也没有找到一个完整叙述这个东西的资料,所以下面主要是结合我自己的理解和一些资料谈一下r^2,mean square error 和 mean absolute error.可能不是很完整,供参考 MSE 这个应用应该是最广的,因为他能够求导,所以经常作为loss function.计算的结果就是你的预测值和真实值的差距的平方和. MAE 这个用的不是上面的平方项了,而是用了绝对值项. R^2 看公式其实不难发现,它和MSE是有

1.简单粗暴来讲: text 返回的是unicode 型的数据,一般是在网页的header中定义的编码形式. content返回的是bytes,二级制型的数据. 如果想要提取文本就用text 但是如果你想要提取图片.文件,就要用到content 2.详细一点来讲: 用了request.get方法后,返回一个response对象,这个对象里面存的是服务器返回的所有信息,包括响应头,响应状态码等. 其中返回的网页部分会存在.content和.text两个对象中.如果需要获得这些网页原始数据,我们可以

1. 背景 R语言和Python用于数据分析和数据处理,并生成相应的直方图和散点图 需要实现一个展示平台,后端使用Java,分别调用R语言和调用Python,并返回数据和图给前端显示 这个平台主要实现多维度数据的特征选择,以及数据集协变量偏移(Covariate shift)的纠正的功能 本质就是一个Java调用R语言以及Java调用Python的Demo,做得很简单,大神勿喷 2. 技术栈 Java 用的是 Springboot R语言 Python 前端用的是 Vue + ElementUI

1.前言 SVM(Support Vector Machine)是一种寻求最大分类间隔的机器学习方法,广泛应用于各个领域,许多人把SVM当做首选方法,它也被称之为最优分类器,这是为什么呢?这篇文章将系统介绍SVM的原理.推导过程及代码实践. 2.初识SVM 首先我们先来看看SVM做的是什么样的事,我们先看下面一张图 图中有三个分类实例,都将数据正确分类,我们直观上看,会觉得图中第三个效果会比较好,这是为什么呢?个人觉得人的直观感受更偏向于数据均匀对称的结构.当然,这只是直观感受,我们从专业的角度

机器学习是一项经验技能,经验越多越好.在项目建立的过程中,实践是掌握机器学习的最佳手段.在实践过程中,通过实际操作加深对分类和回归问题的每一个步骤的理解,达到学习机器学习的目的. 预测模型项目模板不能只通过阅读来掌握机器学习的技能,需要进行大量的练习.本文将介绍一个通用的机器学习的项目模板,创建这个模板总共有六个步骤.通过本文将学到: 端到端地预测(分类与回归)模型的项目结构.如何将前面学到的内容引入到项目中.如何通过这个项目模板来得到一个高准确度的模板.机器学习是针对数据进行自动挖掘,找出数据

import pandas as pdimport seaborn as snssns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="dark")import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as np df = pd.read_csv('ex1data1.txt', names=['populatio

不多说,直接上干货! 常见的推荐算法 1.基于关系规则的推荐 2.基于内容的推荐 3.人口统计式的推荐 4.协调过滤式的推荐 (广泛采用) 协调过滤的概念 在现今的推荐技术和算法中,最被大家广泛认可和采用的就是基于协同过滤的推荐方法. 协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法.要理解什么是协同过滤 (Collaborative Filtering, 简称 CF),首先想一个简单的问题,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet 转自机器之心专栏 作者:胡杰 本届 CVPR 2017大会上出现了很多值得关注的精彩论文,国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏.除此之外,Momenta 还受邀在 CVPR 2017 的 ImageNet Workshop 中发表演讲,介绍 Momenta 在ImageNet 2017 挑战赛中夺冠的网络架构SENet.本文作者为 Momenta 高级研发工程师胡杰. 我是 M

1.什么是支持向量机(SVM) 所谓支持向量机,顾名思义,分为两部分了解:一,什么是支持向量(简单来说,就是支持或支撑平面上把两类类别划分开来的超平面的向量点):二,这里的“机(machine,机器)”便是一个算法.在机器学习领域,常把一些算法看做是一个机器,如分类机,而支持向量机本身便是一种监督式学习的方法,它广泛的应用于统计分类以及回归分析中. 支持向量机是90年代中期发展起来的基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛华能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从

前文阅读: [ZooKeeper系列]1.ZooKeeper单机版.伪集群和集群环境搭建 [ZooKeeper系列]2.用Java实现ZooKeeper API的调用 在系列的前两篇文章中,介绍了ZooKeeper环境的搭建(包括单机版.伪集群和集群),对创建.删除.修改节点等场景用命令行的方式进行了测试,让大家对ZooKeeper环境搭建及常用命令行有初步的认识,也为搭建ZooKeeper的开发环境.生产环境起到了抛砖引玉的作用.也介绍了用Java来实现API的调用,包括节点的增.删.改.查.

论文标题:Squeeze-and-Excitation Networks 论文作者:Jie Hu  Li Shen Gang Sun 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks_CVPR_2018_paper.pdf SENet官方Caffe实现:https://github.com/hujie-frank/SENet 民间TensorFlow实现:h

魔法题位面级乱杀. 「JOISC 2020 Day4」治疗计划 因为是不太聪明的 Joker,我就从头开始理思路了.中途也会说一些和 DP 算法本身有关的杂谈,给自己的冗长题解找借口. 首先,治疗方案不会重复使用.因为重复使用只会空加代价,而不会在特定时刻产生额外贡献.故而总决策方案应有 \(2^m\) 个,我们需要在这 \(2^m\) 个中找出最小可能花费. DFS 是最显然的算法,但显然不可做,不过它枚举状态的思路很好地把我们引向了 DP. 于是开始尝试设计 DP 状态. DP 状态定义中,

Python 正则表达式入门(初级篇) 本文主要为没有使用正则表达式经验的新手入门所写. 转载请写明出处 引子 首先说 正则表达式是什么? 正则表达式,又称正规表示式.正规表示法.正规表达式.规则表达式.常规表示法(英语:Regular Expression,在代码中常简写为regex.regexp或RE),计算机科学的一个概念.正则表达式使用单个字符串来描述.匹配一系列匹配某个句法规则的字符串.在很多文本编辑器里,正则表达式通常被用来检索.替换那些匹配某个模式的文本. 许多程序设计语言都支持利

普通人的编辑利器--VIM (for windows) 本文转载自 FROM Vincent_czz2005年5月,我开始用VIM.此后渐入佳境,原来因版权自律而放弃盗版UltraEdit的遗憾一扫而空.并且,从VIM我才体会到,什么才是真正的编辑利器.在善用佳软或其他论坛发文,我都是先在VIM中输入,并方便高效地编辑好格式,再贴到网上.而我的通讯录.记事.读书笔记.工作 记 录也是在VIM中完成的.包括一些文档.数据的处理,让VIM过一下,也会提高不少效率.一句话,自用VIM以来,对它迷恋日深