环境 虚拟机:VMware 10 Linux版本:CentOS-6.5-x86_64 客户端:Xshell4 FTP:Xftp4 jdk8 hadoop-3.1.1 推荐系统——协同过滤(Collaborative Filtering)算法ItemCF:基于item的协同过滤,通过用户对不同item的评分来评测item之间的相似性,基于item之间的相似性做出推荐.简单来讲就是:给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品. Co-occurrence Matrix(同现矩阵)和User Prefer

第一周-调用weka算法进行数据挖掘 简单数据集data.txt @relation weather @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute humidity numeric @attribute windy {TRUE, FALSE} @attribute play {yes, no} @data sunny,85,85,FALSE,no sunny,80,90,

1.支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法,它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界,使得模型的泛化能力尽可能地好,因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的. 2.SVM既可以解决分类问题,又可以解决回归问题,原理整体相似,不过也稍有不同. 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下所示: #(一)sklearn中利用SVM算法解决分类问题 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import d

sklearn中调用PCA算法 PCA算法是一种数据降维的方法,它可以对于数据进行维度降低,实现提高数据计算和训练的效率,而不丢失数据的重要信息,其sklearn中调用PCA算法的具体操作和代码如下所示: #sklearn中调用PCA函数进行相关的训练和计算(自定义数据)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx=np.empty((100,2))x[:,0]=np.random.uniform(0.0,100.0,size=100)x[

GDAL库中提供了很多的算法,同时也提供了进度条的参数.对于C++调用来说,应该没什么问题,但是对C#调用来说,在进度条这块需要写一个代理来进行传递.首先写一个简单的测试代码. 首先定义一个委托函数原型,需要与GDAL库中的C#进度条接口保持一致,一个简单的原型如下. /// <summary> /// 进度信息回调函数 /// </summary> /// <param name="dfComplete">完成比例,0-1之间的数</para

sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_digits()x=d.datay=d.target.copy()print(len(y))y[d.target==9]=1y[d.target!=9]=0print(y)print(pd.value_counts

一,java端: 定义native方法, 'public native long factorial(int n);', 该方法用c/c++实现,计算'1到20阶乘的和',参数中'int n'是前n项的阶乘的和(这里是20).返回计算结果,并返回java调用处. 代码为: public class FactorialJava { public native long factorial(int n); //evaluate the elapse time.and the execution re

void swap(int &a , int &b) { int temp; temp = a; a=b; b=temp; } void bubble(int a[],int n) { int i,j,count; //只用到了2个变量i和j,一次性做对 ;j<n-;j++){ //3个元素2趟排序 count = ; ;i<n--j;i++){//算法1:在一趟排序中,若前面元素大于后面则交换 ]){ count++; swap(a[i],a[i+]); } } ) brea

参考<SHA-1 hash for LoadRunner>: http://ptfrontline.wordpress.com/2010/03/02/sha-1-hash-for-loadrunner/ 包含SHA1算法的头文件sha1.h: /* ***************************************************************************** * *  March 2010 * *    Small changes by Kim Sa

1. Rosenbrock 函数 在数学最优化中,Rosenbrock 函数是一个用来测试最优化算法性能的非凸函数,由Howard Harry Rosenbrock 在 1960 年提出 .也称为 Rosenbrock 山谷或 Rosenbrock 香蕉函数,也简称为香蕉函数. Rosenbrock 函数的定义如下: f(x)=100(y−x2)2+(1−x)2 Rosenbrock 函数的每个等高线大致呈抛物线形,其全域最小值也位在抛物线形的山谷中(香蕉型山谷).很容易找到这个山谷,但由于山谷

最近项目中经常需要将Javascript或者Python中的算法发布为服务,而发布Tomcat服务则需要在Java中调用这些算法,因此就不免要进行跨语言调用,即在Java程序中调用这些算法. 不管是调用Javascript文件还是python脚本,都需要将原来的算法文件进行适当的更改,以便可以在Java中传入参数,并且得到算法运算结果. 一.Java调用Javascript 需要注意的是Javascript是弱类型语言,定义变量只需要一个var就可以搞定,但是在Java中却要注意变量类型,不同的

最近项目中经常需要将Javascript或者Python中的算法发布为服务,而发布Tomcat服务则需要在Java中调用这些算法,因此就不免要进行跨语言调用,即在Java程序中调用这些算法. 不管是调用Javascript文件还是python脚本,都需要将原来的算法文件进行适当的更改,以便可以在Java中传入参数,并且得到算法运算结果. 一.Java调用Javascript 需要注意的是Javascript是弱类型语言,定义变量只需要一个var就可以搞定,但是在Java中却要注意变量类型,不同的

最近在学习使用阿里云的推荐引擎时,在使用的过程中用到很多推荐算法,所以就研究了一下,这里主要介绍一种推荐算法—基于物品的协同过滤算法.ItemCF算法不是根据物品内容的属性计算物品之间的相似度,而是通过分析用户的行为记录来计算用户的相似度.该算法认为物品A和物品B相似的依据是因为喜欢物品A的用户也喜欢物品B.基于物品的协同过滤算法实现步骤:1.计算物品之间的相似度2.根据物品的相似度和用户的历史行为记录给用户生成推荐列表下面我们一起来看一下这两部是如何实现的:一.计算物品之间的相似度通过查询一下

1.    算法功能简介 同步调用一旦开始,调用者必须等到方法调用返回后,才能继续后续的行为. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对算法的同步调用功能进行介绍. 2.    算法功能实现说明 2.1. 示例简介 AlgoFactory类实现了算法的管理,主要实现了以下方法: 1)      AlgoFactory.Instance().CreateAlgo(A,B)实现算法Algo的创建:需要注意的是:A:“PIE.CommonAlgo.dll”,B: "PIE.CommonAlgo.Ima

1.算法功能简介 异步方法一旦开始,方法调用就会立即返回,调用者就可以继续后续的操作.异步方法通常会在另外一个线程中,“真实”地执行着.整个过程,不会阻碍调用者的工作. PIE SDK支持算法功能的执行,下面对算法的异步调用功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 示例简介 AlgoFactory类实现了算法的管理,主要实现了以下方法: 1)      AlgoFactory.Instance().CreateAlgo(A,B)实现算法Algo的创建:需要注意的是:A:“PIE.Commo

一.scikit-learn库中的kNN算法 scikit-learn库中,所有机器学习算法都是以面向对象的形式进行包装的: 所有scikit-learn库中机器学习算法的使用过程:调用.实例化.fit.预测: 1)使用scikit-learn库中的kNN算法解决分来问题: 代码实现过程: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt raw_data_x = [[3.3935, 2.3312], [3.1101, 1.7815], [1.

软件版本号: windows7: Tomcat7.JDK7.Spring4.0.2.Struts2.3.Hibernate4.3.myeclipse10.0.easyui:Linux(centos6.5):Hadoop2.4.Mahout1.0.JDK7: 使用Webproject调用Mahout的相关算法,提供监控.查看任务的执行状态. 自建Web项目.项目首页例如以下: 1. 准备 项目能够在http://download.csdn.net/detail/fansy1990/7600427(

1.k近邻算法可以说是唯一一个没有训练过程的机器学习算法,它含有训练基础数据集,但是是一种没有模型的算法,为了将其和其他算法进行统一,我们把它的训练数据集当做它的模型本身.2.在scikitlearn中调用KNN算法的操作步骤如下(利用实际例子举例如下):#1导入相应的数据可视化模块import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt #2输入训练的数据集x_train.y_trainraw_data_X=[[3.393533211,2.331273

 相关论文的链接:Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production 第一次看<Combining Sketch and Tone for Pencil Drawing Production>一文是在两年前,随意看了一下,觉得论文里的公式比较多,以为实现有一定的难度,没有去细究,最近在作者主页上看到有 [code of direction classification] 部分代码,下载后觉得还是有自己实现的可能,下面记录下自己实现过程

目录(?)[-] 概述 插入排序直接插入排序Straight Insertion Sort 插入排序希尔排序Shells Sort 选择排序简单选择排序Simple Selection Sort 选择排序堆排序Heap Sort 交换排序冒泡排序Bubble Sort 交换排序快速排序Quick Sort 归并排序Merge Sort 桶排序基数排序Radix Sort 总结   概述 排序有内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的