51dev.com IT技术开发者社区

51dev.com 技术开发者社区

数据分析模型

使用最大似然法来求解线性模型(1)

使用最大似然法来求解线性模型(1)

在Coursera机器学习课程中,第一篇练习就是如何使用最小均方差(LeastSquare)来求解线性模型中的参数。本文从概率论的角度---最大化似然函数,来求解模型参数,得到线性模型。本文内容来源于:《AFirstCourseofMachineLearning》中的第一章和第二章。 先来看一个线性模型的例子...

Cs231n课堂内容记录-Lecture 9 深度学习模型

Cs231n课堂内容记录-Lecture 9 深度学习模型

Lecture9CNNArchitectures参见:https://blog.csdn.net/qq_29176963/article/details/82882080#GoogleNet_83一、LeNet-5: 神经网络的第一个实例,用于识别邮票上的手写数字,使用步长为1,大小为5*5的卷积核,对第一层...

网络七层,五层,四层模型区别

网络七层,五层,四层模型区别

计算机网络分层有几种模型OSI的七层模型TCP/IP五层模型TCP/IP四层模型...

性能优化-使用 RAIL 模型评估性能

性能优化-使用 RAIL 模型评估性能

RAIL是一种以用户为中心的性能模型。每个网络应用均具有与其生命周期有关的四个不同方面,且这些方面以不同的方式影响着性能: TL;DR以用户为中心;最终目标不是让您的网站在任何特定设备上都能运行很快,而是使用户满意。立即响应用户;在100毫秒以内确认用户输入。设置动画或滚动时,在10毫秒以内生成帧(一帧只有1...

项目笔记:分层模型建立

项目笔记:分层模型建立

action、service、dao层建立:1、action层:继承自 BaseAction注意:(1)导入的service和声明的实体类或变量,均需要get和set才能获取到;(2)实体类前不能加@Resource,否则会报错。  publicclassGenuineSerialNumb...

FineBI客户画像分析与客户价值模型快速入门

FineBI客户画像分析与客户价值模型快速入门

http://bbs.fanruan.com/course-33.html...

大数据分析免费学习教程

数据分析免费学习教程

http://bbs.fanruan.com/lesson-653.html...

python_数据分析_正态分布

python_数据分析_正态分布

 Kolmogorov-Smirnov与Shapiro-Wilk模型正态分布检验  Spssstata   R语言正态分布 install.packages("nortest") R中stats包中内置的ks.test(),可以用于检验标准...

python_机器学习_监督学习模型_决策树

python_机器学习_监督学习模型_决策树

 决策树模型练习:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/overview1.监督学习--分类 机器学习肿分类和预测算法的评估:  a.准确率  b.速度  c.强壮行  d.可规模性  e.可解释性 2.什么是决策树/判定树(decisiont...

排序题如何进行数据分析

排序题如何进行数据分析

 今天学习遇见排序题,请教刘阳好基友,给讲讲1.首先看数据,是什么样的 2.怎么回事填空的位置,例如P1Q6A代表第一个空,以此类推...那P1Q6A下面的1代表A,P1Q6B下面的3代表c,第一行的数据则代表A,C,B,E,D 分配权重,5,4,3,2,1,--》看第二个图, ...

简述生产者消费者模型

简述生产者消费者模型

#生产包子和消费包子模型,一对多线程(threading),队列(queue)先入先出FIFO#线程之间不直接通信(queue阻塞,缓冲区)#队列方法#Queue.Queue(maxsize=0)#FIFO,如果maxsize小于1就表示队列长度无限#Queue.LifoQueue(maxsize=0)#LIFO,如果...

如何降低神经网络模型的过拟合和欠拟合?

如何降低神经网络模型的过拟合和欠拟合?

1、根据神经网络建立模型的复杂度和数据模型真正复杂度之间的相对大小,其主要存在三种情况:(1)欠拟合:underfitting(2)相对准确(3)过拟合:overfitting图2、一般情况下在不知数据模型复杂度的情况下,很容易出现建立模型过拟合的情况,这是因为原始数据中本身存在一些噪声数据,而这些噪声数据会使得所建立...

机器学习的模型泛化

机器学习的模型泛化

机器学习的模型泛化1、机器学习的模型误差主要含有三个方面的误差:模型偏差、模型方差以及不可避免的误差。2、对于机器学习训练模型的偏差主要因为对于问题本身的假设不对,比如非线性误差假设为线性误差进行训练和预测,算法层面上欠拟合是产生较大偏差的主要原因。另外主要来自于特征参量与最终结果的相关性,如果相关性很低或者高度不相关...

python中pandas数据分析基础3(数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并)

python中pandas数据分析基础3(数据索引、数据分组与分组运算、数据离散化、数据合并)

//2019.07.19/20 python中pandas数据分析基础(数据重塑与轴向转化、数据分组与分组运算、离散化处理、多数据文件合并操作)3.1数据重塑与轴向转换1、层次化索引使得一个轴上拥有多个索引2、series多层次索引:(1)series的层次化索引:主要可以通过s[索引第1层:索引第二次]可以...

python pandas数据分析基础入门2——(数据格式转换、排序、统计、数据透视表)

python pandas数据分析基础入门2——(数据格式转换、排序、统计、数据透视表)

//2019.07.18pyhton中pandas数据分析学习——第二部分2.1数据格式转换1、查看与转换表格某一列的数据格式:(1)查看数据类型:某一列的数据格式:df["列属性名称"].dtype(2)数据类型转换:某一列的数据类型转换需要用到数据转换函数:df[列属性名称]=df[列属性名...