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10 2015 档案
算法中涉及的专业英语
摘要:Infinite Loop:无限循环iterate/iteration:循环/遍历、迭代convergence:收敛prime number:质数 阅读全文
posted @ 2015-10-28 20:28 chamie 阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python--随机函数(random,uniform,randint,randrange,shuffle,sample)
摘要:random()random()方法:返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内运用random()方法的语法:import random #random()方法不能直接访问,需要导入random模块,然后通过random静态对象调用该方法random.randomrandom.random()... 阅读全文
posted @ 2015-10-28 16:50 chamie 阅读(67436) 评论(0) 推荐(2) 编辑
【linux shell系列--1】crontab命令
摘要:摘自:http://www.cnblogs.com/peida/archive/2013/01/08/2850483.html一、crond简介 crond是linux下用来周期性的执行某种任务或等待处理某些事件的一个守护进程,与windows下的计划任务类似,当安装完成操作系统后,默认会安装此服... 阅读全文
posted @ 2015-10-28 13:28 chamie 阅读(326) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Python爬虫实战--3】html写正则表达式
摘要:以下是要爬虫的html内容:本宫不服这是镇上一条偏僻路上的一家小饭馆,老板是一对老夫妻,开店几十年了,每次中午路过都要在这吃,满满的实惠。虽然饭店看着挺破败,但菜什么都很干净,因为挺偏的路上,人流较少,菜备的不多,有的菜都现洗。最重要的是价格,特实惠,在镇上其它饭店吃饭,鸡,鱼,价格18元,素菜8元... 阅读全文
posted @ 2015-10-23 20:53 chamie 阅读(6584) 评论(1) 推荐(0) 编辑
【Python爬虫实战--2】时间戳转换为指定格式日期
摘要:摘自:http://www.2cto.com/kf/201406/311477.html(1)方法:方法一: 利用localtime()转换为时间数组,然后格式化为需要的格式,如 timeStamp = 1381419600 timeArray = time... 阅读全文
posted @ 2015-10-23 14:54 chamie 阅读(732) 评论(0) 推荐(0) 编辑
《一个程序员的奋斗史》
摘要:1、一本一本技术书籍专研,看了还有希望,不看就只剩下绝望。注释:很多初学者开始看技术书记的态度是不正确的,拿起一本书,翻几下,发现不懂,便放下了,心里想着等以后能看懂了再看。其实这是个伪命题,如果都懂了,那还看这书干什么?其实陶潜所说的“好读书,不求甚解”是非常有道理的。对于一个初学者来说,当让开始... 阅读全文
posted @ 2015-10-22 19:05 chamie 阅读(669) 评论(0) 推荐(0) 编辑
快速进入pycharm图形界面
摘要:解压后的pycharm相关文件的路径:/home/hadoop2/下载/pycharm-community-4.5.4添加快速启动pycharm命令:(1)进入/usr/local/sbin这个目录中//原来需要进入/pycharm-community-4.5.4/bin/下输入sh pycharm... 阅读全文
posted @ 2015-10-22 13:05 chamie 阅读(4362) 评论(0) 推荐(0) 编辑
点到平面的距离公式
摘要:转载自:http://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/07/10/1774809.html准备知识平面的一般式方程Ax +By +Cz + D = 0其中n = (A, B, C)是平面的法向量,D是将平面平移到坐标原点所需距离(所以D=0时,平面过原点)... 阅读全文
posted @ 2015-10-21 10:01 chamie 阅读(5173) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Machine Learning in Action --5】逻辑回归(LogisticRegression)从疝气病预测病马的死亡率
摘要:背景:使用Logistic回归来预测患有疝气病的马的存活问题,这里的数据包括368个样本和28个特征,疝气病是描述马胃肠痛的术语,然而,这种病并不一定源自马的胃肠问题,其他问题也可能引发疝气病,该数据集中包含了医院检测马疝气病的一些指标,有的指标比较主观,有的指标难以测量,例如马的疼痛级别。另外,除... 阅读全文
posted @ 2015-10-13 22:43 chamie 阅读(3722) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Machine Learning in Action --5】逻辑回归(LogisticRegression)
摘要:1、概述 Logistic regression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性。 在经典之作《数学之美》中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用 户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收... 阅读全文
posted @ 2015-10-13 15:16 chamie 阅读(3544) 评论(3) 推荐(1) 编辑
矩阵的维数
摘要:向量的维数是指向量分量的个数,比如 (1,2,3,4)' 是一个4维向量矩阵的维数是指它的行数与列数,比如1 2 34 5 6它的维数是 2*3,在数学中,矩阵的维数就是矩阵的秩空间的维数是指它的基所含向量的个数,比如 V = {(x1,x2,0,0)' | x1,x2 为实数},(1,0,0,0)... 阅读全文
posted @ 2015-10-11 21:36 chamie 阅读(6122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python中的矩阵运算
摘要:摘自:http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992/46581861python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。1.numpy的导入和使用from numpy import *;#导入numpy的库函数... 阅读全文
posted @ 2015-10-11 21:20 chamie 阅读(183456) 评论(1) 推荐(9) 编辑
【python问题系列--4】ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (100,3) (3,1)
摘要:背景:dataMatrix是(100,3)的列表,labelMat是(1,100)的列表,weights是(3,1)的数组,属性如下代码所示:>>> import types>>> type(dataMatrix)>>> type(labelMat)>>> type(weights)我的代码:>>>... 阅读全文
posted @ 2015-10-09 22:51 chamie 阅读(33883) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Machine Learning in Action --4】朴素贝叶斯从个人广告中获取区域倾向
摘要:背景:广告商往往想知道关于一个人的一些特定人口统计信息,以便能更好地定向推销广告。我们将分别从美国的两个城市中选取一些人,通过分析这些人发布的信息,来比较这两个城市的人们在广告用词上是否不同。如果结论确实不同,那么他们各自常用的词是那些,从人们的用词当中,我们能否对不同城市的人所关心的内容有所了解。... 阅读全文
posted @ 2015-10-07 22:38 chamie 阅读(1058) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Machine Learning in Action --4】朴素贝叶斯电子邮件垃圾过滤
摘要:摘要:这里用的是词袋模型,即一个词在文档中出现不止一次,每个单词可以出现多次。1、准备数据:切分文本前一节过滤网站恶意留言中词向量是给定的,下面介绍如何从文本文档中构建自己的词列表先举例说明,在python提示符下输入:>>> mySent='This book is the best book o... 阅读全文
posted @ 2015-10-07 20:07 chamie 阅读(1392) 评论(3) 推荐(0) 编辑
【Machine Learning in Action --4】朴素贝叶斯过滤网站的恶意留言
摘要:背景:以在线社区的留言板为例,为了不影响社区的发展,我们需要屏蔽侮辱性的言论,所以要构建一个快速过滤器,如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言,那么就将该留言标识为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求,对此问题建立两个类别:侮辱类和非侮辱类,使用0和1分别表示。接下来首先给出将文本转换为数字向量... 阅读全文
posted @ 2015-10-07 11:15 chamie 阅读(724) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【Machine Learning in Action --4】朴素贝叶斯分类
摘要:1、概述朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验 概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较... 阅读全文
posted @ 2015-10-06 22:41 chamie 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑
【python问题系列--3】TypeError: 'builtin_function_or_method' object has no attribute '__getitem__'
摘要:p0V,p1V,pSpam=trainNBO(array[trainMat],array(trainClasses))改为:p0V,p1V,pSpam=trainNBO(array(trainMat]),array(trainClasses)) 阅读全文
posted @ 2015-10-06 21:13 chamie 阅读(4383) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python多行注释
摘要:单行的注释:#多行注释:三个单引号和三个双引号都可以1 '''2 代码3 '''4 5 """6 代码7 """ 阅读全文
posted @ 2015-10-06 14:49 chamie 阅读(516) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CentOS中文件夹基本操作命令
摘要:摘自:http://www.centoscn.com/CentOS/help/2013/1024/1967.html文件(夹)查看类命令ls--显示指定目录下内容说明:ls 显示结果以不同的颜色来区分文件类别。蓝色代表目录,灰色代表普通文件,绿色代表可执行文件,红色代表压缩文件,浅蓝色代表链接文件。... 阅读全文
posted @ 2015-10-06 14:34 chamie 阅读(5279) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Centos下载文件wget命令详解
摘要:http://www.centoscn.com/CentOS/help/2013/0803/914.html 阅读全文
posted @ 2015-10-05 22:23 chamie 阅读(1553) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python--zeros函数和ones函数
摘要:使用numpy.zeros,numpy.ones,numpy.eye等方法可以构造特定的矩阵例如:代码如下:>>>from numpy import *>>> a=zeros((3,4))>>> aarray([[ 0., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ... 阅读全文
posted @ 2015-10-05 17:49 chamie 阅读(19717) 评论(0) 推荐(1) 编辑
【python问题系列--2】脚本运行出现语法错误:IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
摘要:缩进错误,此错误,最常见的原因是行之间没有对齐。参考:http://www.crifan.com/python_syntax_error_indentationerror/comment-page-1/ 阅读全文
posted @ 2015-10-03 21:21 chamie 阅读(287) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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