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机器学习经典算法总结(6)——聚类

一、聚类聚类属于无监督学习,是其中研究最多,应用最广的算法。作用:(1)作为一个单独过程,寻找数据内部分布结构(2)作为分类等其他学习任务的前驱过程性能度量:聚类性能度量亦称“有效性指标”,由此来评估聚类模型的好坏,并可将其作为聚类过程的优化目标。聚类的目标:簇内相似度(intra-cluster similarity)高且簇间相似度(inter-cluster similarity)低。两个基本

#机器学习#聚类
Python学习笔记——Socket通信 & ConnectionRefusedError: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接

在python中实现tcp/ip通信可以利用内置的socket模块,它提供了标准的BSD Sockets API。socket通常也称作"套接字",用于描述IP地址和端口,是一个通信链的句柄,应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求。在TCP/IP协议中,“IP地址+TCP或UDP端口号”唯一的标识网络通讯中的一个进程,“IP地址+TCP或U

Maven install报错:Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin

问题描述JAVA springboot项目,程序运行正常,mvn clean install出错:[ERROR] Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-resources-plugin:3.2.0:resources (default-resources) on project demo: Input length = 1 -&

#maven#java#spring boot
Python学习笔记——调用gitlab api获取所有project

安装pipinstallpython-gitlab示例程序# -*- coding: utf-8 -*-"""gitlab 经常使用到的apiDOC_URL: http://python-gitlab.readthedocs.io/en/stable/"""import gitlab# 配置gitlab地址和tokenurl = 'http://10.253.84.9:31000'token =

#python#gitlab
Docker学习笔记 —— 如何从docker容器内部拷贝文件到主机

任务描述通过一个dockerfile文件,实现从获取依赖到编译构建,最终打包成镜像。现在想把构建得到的.jar文件从上述过程的镜像中保存下来,拷贝到主机。解决不能从 image 直接保存文件,但可以利用 docker cp 操作从容器中将 .jar文件拷贝出来。但注意执行docker cp 操作时,容器必须处于running状态,不能对刚创建好的container以及异常的container操作。

#docker
windows下批量删除清理docker镜像和容器

windows批量删除退出的容器docker rm $(docker ps -qf status=exited)windows批量删除名称为 <none> 的虚悬镜像 (dangling image)docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)

#docker
springboot项目用maven打包 .jar 和 .jar.original的区别

.jar.original是普通jar包,不包含依赖.jar是可执行jar包,包含了pom中的所有依赖,可以直接用java -jar命令执行如果是部署,就用.jar如果是给别的项目用,就要给.jar.original这个包转载自:【mvn打包】.jar 和 .jar.original的区别 - expworld - 博客园 (cnblogs.com)...

cURL命令发送json格式数据使用环境变量

通过cURL命令发送json格式数据,直接使用环境变量会出错,环境变量不会别替换。正确写法:curl -H "Content-Type: application/json" -X POST 'http://10.253.84.6:8080/msgmanage' --data '{"fileName":"'${FILE_NAME}'","instanceId":"'${INSTANCEID}'","

#json
Python学习笔记——opencv绘制椭圆

在Python环境下使用opencv绘制椭圆,需要用到cv2.ellipse() 函数。下面一段示例程序就是用该函数在黑色背景下,绘制一个圆点在(260,240)、长轴170、短轴130、线宽为5的白色椭圆。import cv2import numpy as npimg=np.zeros((512,512,3),np.uint8) #设置背景cv2.ellipse(img, (260, 2...

#python
机器学习:生成式模型和判别式模型

决策函数Y=f(X)与条件概率分布P(Y|X)决策函数Y=f(x):输入一个x,它就输出一个y值,这个y与一个阈值比较,根据比较结果判定x属于哪个类别。条件概率分布P(y|x):输入一个x,它通过比较它属于所有类的概率,然后预测时应用最大后验概率法(MAP)即比较条件概率最大的类为x对应的类别。举个例子,对于一个二分类问题:对于Y=f(x)形式的分类模型,如果输出Y大于某个阈值V就属于...

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