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摘要: 本章主要介绍一点机器学习的基础知识以及KNN算法 一.基础知识 监督式学习 supervised:提供已知输出的数据 无监督式学习 unsupervised:提供数据但不提供输出 监督式学习常用有两种算法:线性回归 regression和分类 classification 应用监督式学习基本上有如下 阅读全文
posted @ 2018-07-21 16:38 冷血无情康纳酱 阅读(343) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 找了一份intel提供给AI爱好者的学习资料,官网上可以找到。传送门 1.pandas介绍 pandas中一维变量转换为series,二维数组转换为dataframe 还可以给series添加日期,以及输出指定日期的值 支持对非法数据一键赋值 2.dataframe dataframe可以从列表、字 阅读全文
posted @ 2018-07-21 00:45 冷血无情康纳酱 阅读(344) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 首先导入模块 threading是线程模块,queue是系统提供的线程间通信队列,其中Queue为先进先出队列 应用这些就足以应对一般的python多线程编程场景了 阅读全文
posted @ 2018-07-17 20:24 冷血无情康纳酱 阅读(332) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.MD5 2.SHA-1 阅读全文
posted @ 2018-07-17 19:44 冷血无情康纳酱 阅读(245) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇代码是在完成应用密码学RSA实验时所写,部分内容可供参考。关于RSA原理不做赘述 阅读全文
posted @ 2018-07-17 19:32 冷血无情康纳酱 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本篇代码是在完成老师应用密码学实验时完成的,有一些想法还可以,可以留给自己以及后辈参考,关于DES加密的原理不多讲述。 编程语言:python3 阅读全文
posted @ 2018-07-17 19:08 冷血无情康纳酱 阅读(454) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: colin老师的机器学习第二堂课。主要讲了一些tensorflow和神经网络的东西。 1.神经网络概述 这里不讲太多专业的,数学的内容,只为和我一样的萌新讲一些形象的,落到代码上的东西 神经网络就像人的大脑一样,你只需要设计好结构,初始值都是随机的,我们只需要告诉它输入以及所对应的输出,以及告诉它如 阅读全文
posted @ 2018-07-16 00:50 冷血无情康纳酱 阅读(531) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 贝叶斯分类首先准备好数据材料 第一次获取20newsgroups时会花费数分钟时间来获取数据,通过获得target_names可以查看其中的类型。 为了进行分类,采用词袋模型的方法,即统计每篇新闻的单词,不考虑单词间的联系,仅仅考虑它们出现的频率。 11314代表有11314篇文章,130107意思 阅读全文
posted @ 2018-07-13 21:33 冷血无情康纳酱 阅读(5322) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文旨在记录colin老师workshop的exercise1讲解,包含入门级的sklearn操作 首先导入库 其次导入数据,这里使用的是sklearn中内置的数据集 使用pandas整理数据 pandas可以用来求相关性,取值为-1~1之间,-1为负相关,1为正相关,靠近0则是不相关。其中如果相关 阅读全文
posted @ 2018-07-13 19:38 冷血无情康纳酱 阅读(627) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Linux中的anaconda和windows下有些许区别,这里做下介绍 1.安装 官网上下载.sh文件,通过bash进行安装 2.添加环境变量 为了使用conda指令,我们需要将它添加到环境变量 3.conda的使用 和windows10中不同,conda不再是一个命令行,而是单纯一个功能语句了, 阅读全文
posted @ 2018-07-13 00:29 冷血无情康纳酱 阅读(4265) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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