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搜索关键字:维度    ( 2934个结果
Python —— 实例化ndarray对象
ndarray(全称The N-dimensional array)是存储着相同类型和大小的元素的多维数组。数组的维度和每个数组中的元素是由shape来决定的。数组中的元素类型是由dtype决定的。与其他python中的对象容器一样,ndarray中的内容可以由数组的下标来访问。 实例化ndarra ...
分类:编程语言   时间:2020-02-23 22:25:33    阅读次数:120
机器学习基础统计学(频率派与贝叶斯派)
一、频率派 假设X为随机数据,其矩阵表示维度为N,假设θ为X随机数的特征,频率派认为在一次实验中,如果时间A发生了,那么则认为事件A的发生一定是事件A的概率最大,记为P(x=A)最大,由假设可知事件A发生的概率和θ有关。 极大似然是指一次试验就发生的事件,这个事件本身发生概率最大,极大似然估计具体求 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 18:24:04    阅读次数:84
ELK原理与介绍
为什么用到ELK: 一般我们需要进行日志分析场景:直接在日志文件中 grep、awk 就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中,此方法效率低下,面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办、如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-20 22:15:37    阅读次数:69
python numpy基础 一
numpy基础学习 numpy得基础属性 使用numpy 创建一个矩阵 关于numpy得各种属性 np.ndim : 输出矩阵得维度 np.shape: 输出矩阵得形状大小 np.size : 输出矩阵中一共有多少个元素 如何使用numpy创建各种各样得矩阵 1. 创建静态矩阵 2. 在创建时设置矩 ...
分类:编程语言   时间:2020-02-20 20:05:52    阅读次数:81
设计模式-08桥接模式(Bridge Pattern)
1.模式动机 设想如果要绘制矩形、圆形、椭圆、正方形,我们至少需要4个形状类,但是如果绘制的图形需要具有不同的颜色,如红色、绿色、蓝色等,此时至少有如下两种设计方案: 第一种设计方案是为每一种形状都提供一套各种颜色的版本。 第二种设计方案是根据实际需要对形状和颜色进行组合 对于有两个变化维度(即两个 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-20 12:55:07    阅读次数:71
SqlServer创建时间维度
DECLARE @BeginDate DATE; SELECT @BeginDate = '2018-1-1'; WHILE @BeginDate <= '2021-12-31' BEGIN INSERT INTO Dim_Date SELECT Cast(CONVERT(VARCHAR(10), ...
分类:数据库   时间:2020-02-20 10:04:19    阅读次数:91
【降维】线性判别分析LDA
降维,线性判别分析 本博客根据 百面机器学习,算法工程师带你去面试 一书总结归纳,公式都是出自该书. 本博客仅为个人总结学习,非商业用途,侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 目录 LDA推导 LDA扩展到多维度 PCA与LDA的区别 LDA原理 线性判别分析(Linea ...
分类:其他好文   时间:2020-02-18 18:31:29    阅读次数:82
opencv矩阵运算(二)
显式创建Mat矩阵的七种方法 1.使用Mat()构造方法创建 //参数:行数,列数,数据类型及通道数,每块的数据 //数据类型及通道数:CV_[位数][是否有符号][数据类型]C[通道数] Mat m(288,288,CV_8UC3,Scalar(0,0,255)); 2.多维度的使用Mat()构造 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-17 19:39:35    阅读次数:63
《如何快速且深入的学习一门新技术》读后感
本文是学习颜群的《如何快速且深入的学习一门技术》的一篇记录文章,对方的很多观点和让我很受启发,虽然自己平时对学习方法有些心得,但是真正去总结自己的学习方法却很少。缺少盘点的结果就是任凭本能和学习状态,显然这种方法是不可持续的。为了提升个人或团队的学习效率,如何摸索一套针对技术类型的学习方法是非常值得 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-16 14:41:29    阅读次数:116
90万条数据玩转RFM用户分析模型
RFM,是一种经典的用户分类、价值分析模型: R,Rencency,即每个客户有多少天没回购了,可以理解为最近一次购买到现在隔了多少天。 F,Frequency,是每个客户购买了多少次。 M,Monetary,代表每个客户平均购买金额,也可以是累计购买金额。 这三个维度,是RFM模型的精髓所在,帮助 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-15 15:43:11    阅读次数:84
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