一、pyenv简介 pyenv 主要用来管理 Python 的版本，比如一个项目需要 Python 2.x ，一个项目需要 Python 3.x 。 pyenv 通过系统修改环境变量来实现 Python 不同版本的切换。 pyenv 它并没有使用将不同的 PATH植入不同的shell这种高耦合的工作 ...
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2019-06-13 20:22:49
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一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投 ...
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2019-06-10 10:41:21
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0０ 个人总结 PCA(主成分分析法)目的： 1.降低特征间个数，减少的计算量 2.降低特征之间的相关性，使特征之间更加的独立 3.减少噪声对数据的影响，使模型更加的稳定 4.方便数据的可视化 简单步骤： 1.对数据进行零均值化处理 2.计算协方差矩阵 3.计算特征值和特征向量 4.找到n个特征值和 ...
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2019-06-09 13:13:10
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最近在看清华大学数据挖掘导论，图个自己复习省事，把学的东西整理在这里，也希望本菜鸡的整理对一些童鞋有帮助吧。 分类问题： 定义：给定训练集：{（x1，y1），...，（xn，yn）}，生成将任何未知对象xi映射到其类标签yi的分类器（函数）。 图示： 其经典算法： 决策树 KNN 神经网络 支持向量 ...
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2019-06-08 15:00:20
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A closer look at KNN solutions What happens as K varies What happens as D varies Metric 1 RMS Error In Sample vs out of sample Which is worse? Cross v ...
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2019-06-05 09:55:41
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1 先备知识 1.1 一些统计学认识 方差: 用来描述样本偏离中心程度的量 协方差：用来描述两变量 X,Y 相互关系的量，协方差越大，对彼此影响越大，协方差等于0，两者独立 协方差矩阵： 如果一组样本 y1,.......ym ,每个样本是 n 维行向量，则这组样本的协方差矩阵为： 注意：矩阵中的 ...
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2019-06-04 20:57:10
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学习数据科学的初学者，想进一步拓展对数据科学领域的认知，推荐学习《Python机器学习(第二版)》。《Python机器学习(第二版)》将机器学习背后的基本理论与应用实践联系起来，聚焦于如何正确地提出问题、解决问题，能帮助了解如何使用Python解决数据中的关键问题。 《Python机器学习(第2版) ...
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2019-06-03 23:50:54
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错误处理非常关键，因为实际操作通常需要使用复杂的操作，包括文件操作，数据库事务和Web服务调用。 在任何编程中，总是需要错误处理。 错误可以是两种类型，它们包括 - 语法错误运行时错误 1. 语法错误由于不正确地使用各种程序组件(如运算符和表达式)，从而发生语法错误。 语法错误的一个简单示例如下所示 ...
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2019-06-02 16:12:40
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K-近邻(KNN)算法是解决分类问题的算法。既可以解决二分类，也可以解决多分类问题。 其实它也可以解决回归问题。 K-近邻原理: 某个样本的类别，由与之最相近的K个邻居投票所决定。 例子: 现在有一个样本集，其中所有数据都已经标记好类别，假设有一个未知类别的样本x需要进行分类。 在离这个样本距离最近 ...
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2019-06-01 23:22:50
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? 我们默认下载的AXURE是英文版的，对于英文能力不足或者不习惯英文界面的，那必须使用汉化手段，网上也有很多朋友已经为大家做好了汉化文件，这里介绍一下如何自己做AXURE的汉化。 如何开始汉化 如何开始汉化，只需要在Axure的安装目录下创建lang文件夹，并在里面放一个default文件即可开始 ...
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2019-05-30 21:57:00
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