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工业大数据分析算法实战-day01

工业大数据分析算法实战书籍阅读day01

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#数据分析#算法#数据挖掘
工业大数据分析算法实战-day04

工业大数据分析算法实战书籍阅读day04:涵盖统计分析、统计分布拟合、线性回归模型

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#数据分析#算法#数据挖掘
python机器学习基础05——sklearn之逻辑回归+分类评价指标

文章目录逻辑回归逻辑回归的损失函数逻辑回归API分类模型的评价指标混淆矩阵准确率召回率(较多被使用)精确率f1-score:精确率和召回率的调和平均数AUC逻辑回归逻辑回归是经典的分类模型,使用的是sigmod函数函数解释:Sigmoid函数是一个S型的函数,当自变量z趋近正无穷时,因变量g(z)趋近于1,而当z趋近负无穷时,g(z)趋近于0,它能够将任何实数(非0和1的标签数据)映射到(0,1)

#python#机器学习#sklearn +1
数据集成工具——FlinkX

文章目录FlinkX的安装与简单使用1、FlinkX的安装1)、上传并解压2)、配置环境变量3)、给bin/flinkx这个文件加上执行权限4)、修改配置文件,设置运行端口2、FlinkX的简单使用1)、MySQLToHDFS2)、MySQLToHive3)、MySQLToHBaseFlinkX的安装与简单使用1、FlinkX的安装1)、上传并解压unzip flinkx-1.10.zip -d

#大数据
python机器学习基础04——sklearn之朴素贝叶斯

文章目录朴素贝叶斯算法高斯模型多项式模型朴素贝叶斯算法相关重点处:https://blog.csdn.net/xiaoyoupei/article/details/122641753贝叶斯思想,其实就是计算出条件概率(也就是某条件情况下,导致的结果的概率,选择概率大的)贝叶斯定理中必要知道什么是先验概率和后验概率。什么是先验概率和后验概率?举个例子:假设我们出门堵车的可能因素有两个:车辆太多和交通

#python#机器学习#sklearn
机器学习——入门基础

西瓜书机器学习第二章数据、某种学习算法、模型、预测科学推理的手段:归纳(特殊到一般)、演绎(一般到特殊)训练出了不同模型,怎么选择?选最简单的贴上宝藏up主的传送门致敬大神的个人空间_哔哩哔哩_bilibili模型评估和选择一种训练集一种算法案例1:拿识别图片中的数字举例,比如每张图片中有一个数字表1字母/特殊含义含义实际案例m样本的数量多少张图片Y正确的结果比如第一张的正确结果是1,第二张是7Y

#算法#机器学习
机器学习——入门基础(决策树)

文章目录决策树熵量化信息量化(信息增益)ID3决策树-信息增益C4.5决策树-增益率CART决策树-基尼指数预剪枝后剪枝决策树中连续值&缺失值决策树名词解释熵一种事物的不确定性信息为消除不确定的事物,调整概率,排除相关的干扰因素噪音不能消除对某件事情的不确定性的事物数据噪音+信息称为数据熵量化1、对于不确定的事件作为单位,比如抛硬币,熵值相当于抛几次硬币的不确定性,比如1次,结果有两种,熵

#决策树#机器学习#算法
工业大数据分析算法实战-day12

工业大数据分析算法实战书籍阅读day12:涵盖时序数据挖掘中的时序分解、时序分割、时序再表征

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#数据分析#算法#数据挖掘
工业大数据分析算法实战-day04

工业大数据分析算法实战书籍阅读day04:涵盖统计分析、统计分布拟合、线性回归模型

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