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摘要: 机器学习就像酿制葡萄酒——好的葡萄(数据)+好的酿酒方法(机器学习算法) 监督分类 supervised classification Features —— Labels 保留10%的数据作为测试数据集 监督学习之朴素贝叶斯 Naive Bayes——寻找决策面 scikit learn使用入门 阅读全文
posted @ 2017-09-25 22:59 Neo007 阅读(259) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 工程写的差不多了才发现原来用的包名还是自己尝试性的进行写代码的时候用到的。但apk的发布,google map api的申请等等方面都需要用到一个比较规范的包名。这就涉及到修改包名的问题。 包名一开始是这样的 当尝试着去修改的时候发现是这样的: 只让改最后一层,这不符合要求啊。 正确的步骤应该这样: 阅读全文
posted @ 2017-09-20 21:41 Neo007 阅读(517) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前言 有时候,我们新建一个项目后,因为一些原因想要重新移动项目到别的文件夹。然而,移动到新的文件夹后,却发现之前好好的项目运行不了。点击运行后,弹出如下对话框。 大意就是要说lib_dependencies_apk这个东西定义了多次,要我们点击ok卸载重装,但是点击OK,还是运行不了。 二、解决 阅读全文
posted @ 2017-09-20 20:14 Neo007 阅读(857) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 提问的智慧 How To Ask Questions The Smart Way Copyright © 2001,2006,2014 Eric S. Raymond, Rick Moen 本指南英文版版权为 Eric S. Raymond, Rick Moen 所有。 原文网址: "http:// 阅读全文
posted @ 2017-09-13 10:47 Neo007 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 通过专门检索和其他课本的比较,得到了如下结论。统计学在分析数据时,需要对数据进行最基础的描述性分析。在众多描述分析的指标中,平均数指标能够反映分布数列集中趋势。但是平均数指标包括两类:一类是数值平均数。另一类是位置平均数。 在平常用的时候“average”跟“mean”基本上是一个意思。但是在统计学 阅读全文
posted @ 2017-09-11 09:44 Neo007 阅读(20256) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: What? Why? How? 安装 启动 关闭 保存 Markdown语法 Magic关键词 转换notebook——toHTML 创建幻灯片 运行代码 What? 文字化编程 notebook 是 Donald Knuth 在 1984 年提出的文字表达化编程的一种形式。在文字表达化编程中,直接 阅读全文
posted @ 2017-09-10 17:33 Neo007 阅读(63128) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: Teaching computers to learn to perform tasks from past experiences(recorded data) 一、Decision Tree(决策树) ——Example:for recommend app 二、Naive Bayes Algor 阅读全文
posted @ 2017-09-08 18:04 Neo007 阅读(305) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 解决方法: 增加一个名为 sitecustomize.py, 推荐存放的路径为 site packages 目录下 sitecustomize.py 是在 site.py 被import 执行的, 因为 sys.setdefaultencoding() 是在 site.py 的结尾处被删除的, 所以 阅读全文
posted @ 2017-09-08 17:54 Neo007 阅读(1201) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Finish crawl web learned from udacity 提示:在某些时候,你必须在page上调用get_page。这似乎违反直觉,但是我们用 page 这个词时,指的网页的网址 (url) 和文本内容 (html)。get_page所做的是,传入网页的网址 (url) 并返回文本 阅读全文
posted @ 2017-08-25 13:32 Neo007 阅读(323) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度优先搜索算法的概念 与广度优先搜索算法不同,深度优先搜索算法类似与树的先序遍历。这种搜索算法所遵循的搜索策略是尽可能“深”地搜索一个图。它的基本思想如下:首先访问图中某一个起始顶点v,然后由v出发,访问与v相邻且未被访问的任一顶点w1,再访问与w1邻接且未被访问的任一顶点w2,….重复上述过程。 阅读全文
posted @ 2017-08-25 11:54 Neo007 阅读(2369) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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