蘭亭客

2017年12月23日

摘要：目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理3 流水线处理4 自动化调参5 持久化6 回顾7 总结8 参考资料 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤数据挖掘通常包括阅读全文

posted @ 2017-12-23 15:58 蘭亭客阅读(502) 评论(0) 推荐(0) 编辑

使用sklearn做单机特征工程

摘要：目录 1 特征工程是什么？2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法阅读全文

posted @ 2017-12-23 15:52 蘭亭客阅读(205) 评论(0) 推荐(0) 编辑

彻底解决matplotlib中文乱码问题

摘要： 1.环境查看a.系统版本查看 [hadoop@p168 ~]$ cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.2.1511 (Core) b.系统中文字体查看 [hadoop@p168 ~]$ fc-list :lang=zh /usr/share/f 阅读全文

posted @ 2017-12-23 11:15 蘭亭客阅读(1664) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年12月8日

糗世界（R/Bioconductor）

摘要： http://qiubio.com/rbioconductor-2 阅读全文

posted @ 2017-12-08 18:08 蘭亭客阅读(490) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年12月7日

ggplot2入门与进阶（下）

摘要：出处：http://www.cellyse.com/how_to_use_gggplot2_part2/ 更多实战例一 Michaelis-Menten动力学方程这个例子中采用出自文献中的一组有关于浮萍氮摄取的数据，共2两个变量8个观测值，其中底物浓度与浮萍的氮取速率之间可以通过M-M动力学方程阅读全文

posted @ 2017-12-07 15:24 蘭亭客阅读(2412) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ggplot2入门与进阶（上）

摘要：出处：http://www.cellyse.com/how_to_use_gggplot2_part1/ ggplot2包是基于Wilkinson在《Grammar of Graphics》一书中所提出的图形语法的具体实现, 这套图形语法把绘图过程归纳为data, transformation, s 阅读全文

posted @ 2017-12-07 15:23 蘭亭客阅读(9861) 评论(0) 推荐(0) 编辑

ggplot2绘制Excel所有图

摘要：出处：https://brucezhaor.github.io/blog/2016/06/13/excel2ggplot/#%E5%89%8D%E8%A8%80 目录前言 1.用到的包 2.数据准备 3.数据转换柱形图 1.簇状柱形图 2.堆积柱形图 3.百分比堆积柱形图 4.三维簇状柱形图 5 阅读全文

posted @ 2017-12-07 15:19 蘭亭客阅读(1398) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月16日

机器学习中的数学-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用

posted @ 2017-11-16 15:47 蘭亭客阅读(867) 评论(0) 推荐(0) 编辑

奇异值分解(SVD)原理详解及推导

摘要：转载请声明出处http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513 在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularl 阅读全文

posted @ 2017-11-16 15:34 蘭亭客阅读(17605) 评论(1) 推荐(2) 编辑

2017年11月9日

玩深度学习选哪块英伟达 GPU？有性价比排名还不够！

摘要：本文來源地址：https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者阅读全文

posted @ 2017-11-09 18:04 蘭亭客阅读(21102) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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