摘要： 采用的测试数据：参考上一篇博客4.1部分 https://www.cnblogs.com/hhjing/p/14340924.html 1、实现使用梯度下降求解的逻辑回归算法 import numpy as np #d定义梯度下降法求解的迭代公式 def logistic_regression(X, 阅读全文

摘要： 采用的测试数据：参考上一篇博客4.1部分 https://www.cnblogs.com/hhjing/p/14340924.html 1、用一个perception函数实现上述算法。为了深入观察算法运行过程，我们保留每一轮迭代的参数w,并对每一轮迭代中随机选取的样本进行记录。所以，percepti 阅读全文

摘要： 一、学习资料 北京博雅数据酷客平台大讲堂：http://cookdata.cn/auditorium/course_room/10013/ 二、矩阵的逆 概念：对于n×n方阵A，如果存在矩阵B使得AB=BA=1,则称B为A的逆矩阵，记为 相关性质：若A为可逆矩阵，则其逆矩阵是唯一的 是否可逆：行列式 阅读全文

摘要： 一、学习资源： 北京博雅数据酷客平台大讲堂：http://cookdata.cn/auditorium/course_room/10012/ 二、相关简单介绍 1、大数据是指数据采集、数据清洗、数据分析和数据应用的整个流程中的理论、技术和方法 2、机器学习是大数据分析的核心内容。机器学习解决的是找到 阅读全文

摘要： 一、实验目的 1.掌握使用TensorFlow进行KNN操作 2.掌握KNN 算法的原理 二、实验原理 knn的基本原理： KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。 整体的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 阅读全文

摘要： 一、实验目的 （1）熟悉 Spark 的 RDD 基本操作及键值对操作； （2）熟悉使用 RDD 编程解决实际具体问题的方法。 二、实验平台 操作系统：Ubuntu16.04 Spark 版本：2.1.0 三、实验内容和要求 1．spark-shell 交互式编程 请到本教程官网的“下载专区”的“数 阅读全文

摘要： 一、概念 RDD是Resilient Distributed Dataset。RDD是Spark的基础数据结构。表现形式为不可变的分区元素的集合，并且可以在集群中并行操作。 同时, RDD 还提供了一组丰富的操作来操作这些数据. 在这些操作中, 诸如 map, flatMap, filter 等转换 阅读全文

摘要： 今天学习到了相关的需求来源、需求征集方面的方法 软件需求可以来自方方面面，这取决于所开发产品的性质和开发环境。需从不同用户代表和来源收集需求，这说明了需求工程是以相互交流为核心的性质。下面是几个软件需求的典型来源。 1）. 访问并与有潜力的用户探讨为找出新软件产品的用户需求，最直截了当的方法是询问他 阅读全文

摘要： 一、基本步骤 1.观察数据集 2.编写代码测试数据集 3.固化代码、提交集群运行上线 二、编写代码方式 1.spark-shell ·数据集的探索 ·测试 2.独立应用 ·上线，放在集群运行 三、WordCount案例 步骤：1.读取文件 2.差分单词 3.给与每个单词词频为1 4.按照单词进行词频 阅读全文

摘要： 一、代码显示 import tensorflow.compat.v1 as tf tf.disable_v2_behavior() import numpy as np import os import matplotlib.pyplot as plt os.environ["CUDA_VISIBL 阅读全文