由于实验室事情缘故，需要将Python写的神经网络转成Java版本的，但是python中的numpy等啥包也不知道在Java里面对应的是什么工具，所以索性直接寻找一个现成可用的Java神经网络框架，于是就找到了JOONE，JOONE是一个神经网络的开源框架，使用的是BP算法进行迭代计算参数，使用起来比较方便也比较实用，下面介绍一下JOONE的一些使用方法。
JOONE需要使用一些外...
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编程语言 时间：
2016-05-07 10:15:49
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背景： 目的：要用Python下的DBSCAN聚类算法。 scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块，包括分类、回归、聚类系列算法，主要算法有SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、Kmeans、DBSCAN等，目前由INRI 资助，偶尔Google也资助一点。 SciPy是 ...
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2016-05-06 20:18:39
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numpy 使用 1.使用 array 定义矩阵 dataSet = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0.0,0.0],[0,0.1]]) 2.使用 shape 返回矩阵的行数（列数） dataSet.shape[0] #4dataSet.shape[1] #2 3.使用 t ...
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2016-05-06 19:01:04
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#用caffe来进行图像的识别和各层可视化
# 加载各个模块，比如python，numpy和matploblib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 在notebook里面显示图像
%matplotlib inline# set display defaults
plt.rcParams['figure.figsize'] = (...
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2016-05-06 15:49:32
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实现回归模型
为了用python实现高效的数值计算，我们通常会使用函数库，比如NumPy，会把类似矩阵乘法这样的复杂运算使用其他外部语言实现。不幸的是，从外部计算切换回Python的每一个操作，仍然是一个很大的开销。如果你用GPU来进行外部计算，这样的开销会更大。用分布式的计算方式，也会花费更多的资源用来传输数据。
TensorFlow也把复杂的计算放在python之外完成，但是为了避...
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2016-05-06 15:34:14
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Torch里非常重要的结构Tensor（张量），类似于Python用的Numpy
声明Tensor的格式如12行，打印a可以得到一个5x3的矩阵，这里的没有赋初值，但是Torch也会随即赋值的，具体的就跟c++里面的生命了变量虽没有初始化，但是还是会有值一样。
接着我们调用rand随即初始化矩阵的值（注意这里跟我上面说的随即初始化的区别）。
也可以直接调用随即初始化Tensor的值...
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2016-05-06 12:38:30
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目录 1 描述性统计是什么？2 使用NumPy和SciPy进行数值分析 2.1 基本概念 2.2 中心位置（均值、中位数、众数） 2.3 发散程度（极差，方差、标准差、变异系数） 2.4 偏差程度（z-分数） 2.5 相关程度（协方差，相关系数） 2.6 回顾3 使用Matplotlib进行图分析 ...
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2016-04-29 22:10:28
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聚类是机器学习中的无监督学习方法的重要一种，近来看了周志华老师的机器学习，专门研究了有关于聚类的一章，收获很多，对于其中的算法也动手实现了一下。主要实现的包括比较常见的k均值聚类、密度聚类和层次聚类，这三种聚类方法上原理都不难，算法过程也很清晰明白。有关于原理可以参阅周志华老师的机器学习第九章，这里只做一下代码的实现。
运行环境是Python2.7+numpy，说实话，numpy坑还是挺多的，其...
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2016-04-29 18:44:40
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1.numpy.random.normal
numpy.random.normal
numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)
Draw random samples from a normal (Gaussian) distribution.
The probability density function o...
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2016-04-29 17:44:37
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最近想学习一下用python语言进行数据分析与挖掘，而对于数据挖掘而言前期对数据的分析十分重要，而数据可视化有助于我们对数据的更深入直观的认识，因此打算先学习一下用python可视化数据的知识。
一、安装
我是直接用pip安装，进入cmd，输入pip install Matplotlib 即可。（若提示没有适合版本，可能以前安装过numpy模块，把numpy模块卸载了再直接安装Matplotlib...
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2016-04-29 16:37:26
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