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03 2018 档案
linux下安装nodejs及cnpm
摘要:http://www.runoob.com/nodejs/nodejs-install-setup.html https://www.cnblogs.com/zqzjs/archive/2017/01/14/6214979.html https://blog.csdn.net/w20101310/a 阅读全文
posted @ 2018-03-27 11:14 yuluoxingkong 阅读(6859) 评论(0) 推荐(0) 编辑
CentOS下tar解压 gz解压 bz2等各种解压文件使用方法
摘要:.tar 解包:tar xvf FileName.tar 打包:tar cvf FileName.tar DirName (注:tar是打包,不是压缩!) ——————————————— .gz 解压 1:gunzip FileName.gz 解压2:gzip -d FileName.gz 压缩:g 阅读全文
posted @ 2018-03-27 11:11 yuluoxingkong 阅读(33083) 评论(1) 推荐(1) 编辑
python之numpy的基本使用
摘要:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/54583415 一、numpy概述 numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩 阅读全文
posted @ 2018-03-23 16:29 yuluoxingkong 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑
xgboost入门与实战(原理篇)
摘要:http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52557382 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面,有大量kaggle选手 阅读全文
posted @ 2018-03-22 16:41 yuluoxingkong 阅读(1883) 评论(0) 推荐(0) 编辑
聚类分析经典算法讲解及实现
摘要:https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/ba-1607-clustering-algorithm/index.html 前言 本文将系统的讲解数据挖掘领域的经典聚类算法,并给予代码实现示例。虽然当下已有很多平台都集成了数据挖掘领 阅读全文
posted @ 2018-03-19 09:46 yuluoxingkong 阅读(12969) 评论(1) 推荐(1) 编辑
对于随机森林的通俗理解
摘要:http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/52728164 一、决策树 决策树是机器学习最基本的模型,在不考虑其他复杂情况下,我们可以用一句话来描述决策树:如果得分大于等于60分,那么你及格了。 这是一个最最简单的决策树的模型,我们把及格和 阅读全文
posted @ 2018-03-13 16:41 yuluoxingkong 阅读(578) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习中的数学(5)-强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用
摘要:https://www.cnblogs.com/donaldlee2008/p/5237100.html 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印 阅读全文
posted @ 2018-03-09 17:51 yuluoxingkong 阅读(398) 评论(0) 推荐(0) 编辑
对称矩阵、Hermite矩阵、正交矩阵、酉矩阵、奇异矩阵、正规矩阵、幂等矩阵、合同矩阵、正定矩阵
摘要:http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/50596604 看文献的时候,经常见到各种各样矩阵,本篇总结了常见的对称矩阵、Hermite矩阵、正交矩阵、酉矩阵、奇异矩阵、正规矩阵、幂等矩阵七种矩阵的定义,作为概念备忘录吧,忘了可以随时查一下。 1、对称 阅读全文
posted @ 2018-03-09 16:20 yuluoxingkong 阅读(2655) 评论(0) 推荐(0) 编辑
机器学习算法之决策树
摘要:https://www.jianshu.com/p/6eecdeee5012 http://blog.csdn.net/HerosOfEarth/article/details/52347820 前言 决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成 阅读全文
posted @ 2018-03-08 17:43 yuluoxingkong 阅读(1210) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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