摘要：
一:代码实现 import numpy as np from math import log （一）创建数据集 # 创建数据集 def createDataSet(): dataSet = [[1, 1], [1, 1], [1, 0], [0, 1], [0, 1]] labels = [1, 1 阅读全文
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真的是刷完一遍还得忘，以后用到的时候可以快速回顾起来吧.... 下一轮，统计学习方法，奥里给 阅读全文
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基于：https://www.910216.com/archives/openvswitch_vlan.html 注意：不要使用mininet进行实验，否则会无法实现我们的目的 一：安装docker https://blog.csdn.net/jinking01/article/details/82 阅读全文
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一：设置链路带宽 （一）在命令行中统一设置链路带宽 sudo mn --topo linear,10 --link tc,bw=10 （二）在python脚本中，设置每条链路自己的带宽 self.addLink(Host1,switch1, bw=5, delay='5ms', loss=0, ma 阅读全文
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https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/51986805 一：kd树构建 以二维平面点((x,y))的集合(2,3)，(5,4)，(9,6)，(4,7)，(8,1)，(7,2)为例结合下图来说明k-d tree的构建过程。 （一）构建步骤 阅读全文
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作业: 一:感知机算法原始形式实现 （一）伪代码 （二）实现感知机算法 class MyPerceptron: def __init__(self): # 属性初始化 self.w = None self.b = 0 self.l_rate = 1 def fit(self, X_train, y_ 阅读全文
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一：简单实现K-近邻算法 （一）导入数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd def CreateDataSet(): data = np.array([[1.0,1.1],[1.0,1.0], 阅读全文
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一：问题描述和流程图 将介绍一种机器学习的应用实例：照片OCR技术，介绍它的原因： （1）首先，展示一个复杂的机器学习系统是如何被组合起来的； （2）接着，介绍一下机器学习流水线的有关概念以及如何分配资源来对下一步计划作出决定；（适用于个人或者团队开发机器学习应用） （3）最后，介绍一下照片OCR问 阅读全文
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一：学习大数据集 讲述能够处理海量数据的算法 思考：为什么要使用海量数据集呢？要知道获取高性能的机器学习系统途径是采用低偏差的学习算法，并用大数据进行训练。 低偏差：表明期望输出和真实标记之间误差小，学习算法拟合能力更强 高偏差：表明期望输出和真实标记之间误差大，学习算法拟合能力较差 低方差：表明训 阅读全文
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实现协同过滤学习算法 实现协同过滤学习算法，并将其应用于电影评级数据集。这个数据集由1到5的等级组成。数据集有nu = 943个用户，nm = 1682个电影 一：导入数据及可视化 （一）导入数据 data = sio.loadmat("ex8_movies.mat") Y = data['Y'] 阅读全文