转自穆晨阅读目录前言现实中的聚类分析问题-总统大选K-Means聚类算法K-Means性能优化二分K-Means算法小结回到顶部      在前面的文章中，涉及到的机器学习算法均为监督学习算法。     &nb...

转自穆晨阅读目录前言关联分析领域的一些概念Apriori算法基本原理频繁项集检索实现思路与实现代码关联规则学习实现思路与实现代码小结回到顶部      想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事-"啤酒与尿布"的故事。   &nbs...

转自穆晨阅读目录前言回归树回归树的优化工作-剪枝模型树回归树/模型树的使用小结回到顶部      前文讨论的回归算法都是全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端(具体请参考前文)    &nb...

阅读目录前言基本线性回归解决方案-最小二乘法最小二乘法的具体实现局部加权线性回归岭回归具体方案的制定小结回到顶部      本文将系统的介绍机器学习中监督学习的回归部分，系统的讲解如何利用回归理论知识来预测出一个分类的连续值。   ...

阅读目录前言算法原理　　回归分类器的形式最佳回归系数的确定基于梯度上升法的最佳回归参数拟合拟合结果展示更好的求最值方法-随机梯度上升小结回到顶部      本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码，Python代码实现。 ...

阅读目录前言预备术语算法原理如何计算最优超平面使用SMO-高效优化算法求解 α值非线性可分情况的大致解决思路小结回到顶部      支持向量机，也即SVM，号称分类算法，甚至机器学习界老大哥。其理论优美，发展相对完善，是非常受到推崇的算法。 ...

wind_blastLDA参数：K为主题个数，M为文档总数，是第m个文档的单词总数。 是每个Topic下词的多项分布的Dirichlet先验参数，  是每个文档下Topic的多项分布的Dirichlet先验参数。是第m个文档中第n个词的主题，是m个文档中的第n个词。剩下来的两个隐含变量和分...

转自穆晨阅读目录前言准备数据：切分文本训练并测试小结回到顶部      朴素贝叶斯算法最为广泛而经典的应用毫无疑问是文档分类，更具体的情形是邮件过滤系统。      本文详细地讲解一个基于朴素贝叶斯分...

转自穆晨阅读目录前言词向量算法原理训练算法剖析：如何计算某个词向量的概率朴素贝叶斯分类算法的完整实现小结回到顶部      本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。回到顶部    ...

本文转自：穆晨补充：2000个训练集也是32x32矩阵。阅读目录前言第一步：收集并准备数据第二步：测试算法小结回到顶部      本文将继续讲解K-近邻算法的项目实例-手写识别系统。      该系统...

1.samba的安装很简单，命令行执行：sudoapt-getinstallsambasamba-common-bin2.配置Sambasudonano/etc/samba/smb.conf3.在文件末尾加上如下内容，其中/mnt/udisk为我设置的共享文件夹目录（将其替换为你想共享的目录即可，例如：/home/pi...

安装ssh-serversudoapt-getinstallopenssh-serversudonano/etc/ssh/sshd_config#注释:#PermitRootLoginprohibit-password加一行:PermitRootLoginyes#重启sudoservicesshrestart　　...

　　1.安装pyQt5pip3installpyQt5  　　2.安装设计器pip3installpyQt5-tools (英文版的)我是用的是自己Windows上安装的qt-unified软件　　3.qt-unified安装，下载地址 https://www.qt.io/&nb...

1、理清思路，避免遗漏如果我们测试的项目大而复杂，我们可以把项目功能细分，根据每一个功能通过编写用例的方式来整理我们测试系统的思路，避免遗漏掉要测试的功能点。2、跟踪测试进展通过编写测试用例，执行测试用例，我们可以很清楚的知道我们的测试进度。3、历史参考在我们所做的项目中，也许会有很多功能是相同或相近的，我们对这类功能...

之前对mall-swarm项目做了升级，注册中心和配置中心都改为使用Nacos，但是Jenkins的自动化部署文档一直都没更新。有些朋友参考原来的文档部署有点小问题，这次对mall-swarm的自动化部署文档做个升级，希望对大家有所帮助！使用该部署方案需要对Jenkins有所了解，关于Jenkins的基本使用可以参考：...