朴素贝叶斯算法以及案例大家好，我是W这次给大家带来朴素贝叶斯算法，贝叶斯分类是一类分类算法的总称，其基础都是贝叶斯定理。要理解该算法就需要先理解其背后的概率知识，我会尽量详细地给大家讲解清楚。所以今天的顺序是：贝叶斯理论和条件概率、朴素贝叶斯原理、案例 - insultingComments分类。Bayes贝叶斯理论假设在坐标轴中存在两类点，分别对应着两个类别。接下来我们要对新加入的点进行分类，我

微博爬虫系列2-分析微博接口大家好，我是W经过上一篇的分析我们无意中发现了微博的接口，并且不做任何的账号、流量限制可以直接获取最完整的微博数据。接下来我们就通过分析微博粉丝接口查看其中的数据结构顺便看看能不能找到其他api。分析微博粉丝接口由微博爬虫系列1可以知道无意间发现的微博粉丝接口可以高频请求数据，并且其返回的数据都是最权威最全的，甚至用户无法查看的数据都可以找到了。接下来我们要分析...

总监站在台上，用二十分钟介绍了背景："蓝鲸的企业服务产品线正在快速增长，但各部门的数据是割裂的——销售有销售的数据，产品有产品的数据，技术有技术的数据。他理解林昊的感受——如果你是一个技术很好的人，被一个技术不如你的人"赢了"，你会不服。但林昊不服的不是林晚，是"规则"——在职场里，"最好的方案"不一定赢，"最合适的方案"才赢。他花了十分钟讲方案，然后花了五分钟讲"为什么不用林昊的方案"——不是因

如何在linux系统上运行python程序大家好，我是W流程介绍：本文主要内容是向大家介绍如何在linux系统中（云服务器）运行python程序。主要分为几部分：1.云服务器购买、登录、基本指令。2.python37下载、安装、配置。3.安装各种modules以及安装之前的准备。4.准备python程序。5.运行python程序服务器购买、登录、基本指令购买一般比较大的厂都有服务器，比较...

K-Means算法及相关案例大家好，我是WK-Means作为机器学习的一个基础代码，显然稍微看过一点机器学习相关的内容的人都会听说过它。今天就来用实际代码讲K-Means算法的思想和原理。这篇文章的顺序是：1、K-Means算法原理 2、设计算法 3、案例1-普通K-Means算法代码实现。1、K-Means算法原理K-Means属于无监督学习算法，即在不知道数据集分类的情况下将相似的对象归到一个

python基础 - 位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数大家好，我是W在看源码的时候经常看到各式各样的参数，有的参数有默认值，有的参数没有默认值，有的参数连参数的名都没有，只能看到*args和**kwargs。这些东西到底有什么区别，怎么使用呢？接下来我们学习的顺序是位置参数、默认参数、可变参数、关键字参数。位置参数位置参数顾名思义就是与位置有关的参数，在调用函数的时候需要根据传入参...

逻辑回归(LogisticRegression)算法及简单案例大家好，我是W逻辑回归虽然名字有回归，但是实际上是分类模型，常用于二分类。**回归的意思是：在二维空间中找到一条最佳拟合直线去拟合数据点；在多维空间中找到最佳拟合超平面去拟合数据点，这个寻找拟合的过程就叫做回归。**这篇文章的顺序是：介绍相关概念、逻辑回归原理、案例 - 简单数据集的逻辑回归分类。介绍相关概念二值型输出分类函数在我们通过

线性回归算法的原理和代码实现大家好，我是W这次讲线性回归，之前有说逻辑回归（Logistic Regression），虽然逻辑回归负责分类，可是在数据到达二值函数之前的逻辑都是线性回归的逻辑，所以这两个回归是十分相似的。这篇文章的顺序是：1、线性回归算法原理 2、最小二乘法和算法评估标准 3、案例1-简单数据集标准线性回归 4、案例2-简单数据集局部加权线性回归 5、案例3-鲍鱼年龄预测。1、线性

【翻译】ASML Automatic Streaming Machine Learning摘要 Abstract​除了大数据系统的规模问题，新数据产生和移动的高速度也带来了新的挑战。为了提取有用的见解，构建能够高效处理高速数据的系统变得至关重要，如果处理大数据而无法从中获得价值则并没有什么意义。​与典型的离线/批处理机器学习场景相反，在流的设置中，数据无法预先访问，我们需要在流数据到达时即刻学习并

伪分布式Hadoop下Java API 调用以及一些问题的解决方案大家好，我是村口靠捡牛粪过日子的可怜虫最近比较忙都没时间写博客了，想想也没什么分享，就给大家分享一些我的报告。这次分享的是Hadoop的Java API调用。一、实验目的（1） 理解HDFS在Hadoop体系结构中的角色（2） 熟练使用HDFS操作常用的shell命令（3） 熟悉HDFS操作常用的Java API二、实验环境类型名称