摘要：
本文是2019斯坦福公开课CS224N课程的个人学习笔记，对视频中教授讲授的知识进行了整理和翻译，并且加入自己的一些理解。 阅读全文
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上个笔记主要介绍了利用SELECT语句检索单个/多个/所有列，并利用DISTINCT关键字检索具有唯一性的值、利用LIMIT/OFFSET子句限制结果；以及利用ORDER BY子句排序检索出的数据，主要有按照单个/多个列名/列位置/混合排序、用DESC关键字指定排序方向。 这一次我们来看一下如何使用 阅读全文
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上个笔记中介绍了一些关于数据库、SQL的基础知识，并且创建我们后续练习所需的数据库、表以及表之间的关系，从本文开始进入我们的正题：SQL语句的练习。 文章目录1.检索数据(SELECT语句)1.1 检索列1.2 检索不同的值(DISTINCT)1.3 限制结果(LIMIT、OFFSET)(DBMS: 阅读全文
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文章目录1.数据库基础1.1 数据库(database)1.2 表(table)1.3 列和数据类型1.4 行1.5 主键2.什么是SQL3.创建后续练习所需数据库、表(MySQL8.0.16)3.1 创建数据库3.2 创建数据库表3.2.1开始创建数据库表3.2.2 为各表定义主、外键约束3.3 阅读全文
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文章目录1.mysql下载2.解压及配置文件3.启动MySQL数据库4.登录 MySQL5.配置系统环境变量6.mysql-8.0.16修改初始密码 机器配置： win10，64位； mysql-8.0.16 1.mysql下载 首先在mysql下载链接下载安装包： 点击 Download 按钮进入 阅读全文
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文章目录1.trainNB0()函数中的错误2.textParse()文本解析函数3.spamTest()中的报错3.1 解析文件中含有非法字符3.2 TypeError4.获取区域意向示例RSS源有问题 笔者在学习《机器学习实战》一书时，手敲书上的代码之后发现书中的一些纰漏，通过查阅资料解决了这些 阅读全文
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文章目录1.朴素贝叶斯法的Python实现1.1 准备数据：从文本中构建词向量1.2 训练算法：从词向量计算概率1.3 测试算法：根据现实情况修改分类器1.4 准备数据：文档词袋模型2.示例1：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件2.1 准备数据：切分文本2.2 测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证3.示例2 阅读全文
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文章目录1.朴素贝叶斯法前导知识1.1 贝叶斯决策理论1.2 概率论基本概念2.朴素贝叶斯法2.1 朴素贝叶斯法的学习与分类2.1.1 朴素贝叶斯法的学习2.1.2 朴素贝叶斯法的分类2.2 朴素贝叶斯法的参数估计2.2.1 极大似然估计2.2.2 贝叶斯估计2.2.3 对数化的似然函数2.3 理解 阅读全文
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文章目录1.ID3及C4.5算法基础1.1 计算香农熵1.2 按照给定特征划分数据集1.3 选择最优特征1.4 多数表决实现2.基于ID3、C4.5生成算法创建决策树3.使用决策树进行分类4.存储决策树 通过决策树原理及相关概念细节我们知道，决策树的学习算法主要包括3个步骤：特征选择、决策树生成算法 阅读全文
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文章目录1.决策树概述1.1 基本概念1.2 决策树学习概述2.特征选择2.1 信息增益(information gain)2.1.1 熵(entropy)2.1.2 条件熵(conditional entropy)2.1.3 信息增益计算2.2 信息增益比(information gain rat 阅读全文