中文https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53582300 https://yq.aliyun.com/articles/608083 英文http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-linear-methods.html#classification Spark入门实战系列--8.Spark MLlib(上)--机器学习及SparkMLlib简介 scikit-learn 中文 http:/

注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是我现在接触到的历史最悠久的数据集,它首次出现在著名的英国

[机器学习]Iris Data Set(鸢尾花数据集) 注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑.在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有.有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛).这些高质量的公开数据集为我们学习和研究机器学习算法提供了极大的便利,类似于模式生物对于生物学实验的价值. Iris数据集概况 Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)是

利用php CI force_download($filename, $data) 下载.csv 文件解决文件名乱码,文件内容乱码 2014-07-31 12:53 1047人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: mysql(8)  php 算法(20)  php(38)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 利用php CI force_download($filename, $data) 下载.csv 文件解决文件名乱码,文件内容乱码.做了很久终于知道了很好的解决方案.

iris.data 5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,

通过搜索原因,发现有可能是在对文件读取是编译出现了问题,并且Keyword中提示b'Iris-setosa',而我们的string转float函数中没有字母b,很奇怪.所以尝试将转换函数所有的string前加b.结果发现数据读取正常.下边附上转换函数: def iris_type(s): it = {b, b, b} return it[s]

对数据的特征进行分析,分群. 数据选用的是Iris data 下载地址:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/ 1.下载后的数据文件是.data格式,直接选择用Tableau导入,选择Text file,文件类型选所有类型将Iris.data添加进去 2.修改列名

给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比如四分位间距.绝对偏差和绝对距离偏差.各阶矩等),统计离差,分布的形状,依赖性等.除此之外,spark.mllib库也提供了一些其他的基本的统计分析工具,包括相关性.分层抽样.假设检验,随机数生成等.在本章,我们将从以下几个方面进行介绍: 概括统计数据 Summary Statistics 相关性

Spark MLlib回归算法------线性回归.逻辑回归.SVM和ALS 1.线性回归: (1)模型的建立: 回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型.

Spark1.6.1 MLlib 特征抽取和变换 1 TF-IDF TF-IDF是一种特征向量化方法,这种方法多用于文本挖掘,通过算法可以反应出词在语料库中某个文档中的重要性.文档中词记为t,文档记为d , 语料库记为D . 词频TF(t,d) 是词t 在文档d 中出现的次数.文档频次DF(t,D) 是语料库中包括词t的文档数.如果使用词在文档中出现的频次表示词的重要程度,那么很容易取出反例,即有些词出现频率高反而没多少信息量, 如,”a” , “the” , “of” .如果一个词在语料库中出

python基础.numpy使用.io读取数据集.数据处理转换与简单分析.读取UCI iris数据集中鸢尾花的萼片.花瓣长度数据,进行数据清理,去重,排序,并求出和.累积和.均值.标准差.方差.最大值.最小值.

最近着迷化学, 特别是古代的冶炼技术,感叹古人的聪明. 春秋时期的炼铁方法是块炼铁,即在较低的冶炼温度下,将铁矿石固态还原获得海绵铁,再经锻打成的铁块.冶炼块炼铁,一般采用地炉.平地筑炉和竖炉3种.铁矿石在温度较高的炼铁炉中高温还原并渗碳,得到含碳达到3-4%的液态生铁.战国初期,我国已掌握了脱碳.热处理技术方法,发明了韧性铸铁. 在中国,钢铁的总产量在唐代年产已达到1200吨,宋朝为4700吨,明朝最多达到4万吨.在13世纪,中国是世界上最大的铁的生产国和消费国,直到17世纪仍保持着这一领先地

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用到了apache 的 commons-net-3.0.1.jar 和 log4j-1.2.15.jar 这连个jar包 JAVA 代码如下: package com.bjut.edu.cn.ftp; import java.io.BufferedInputStream; import java.io.BufferedOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotF

官方文档链接http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html 数据结构介绍 我们将以一个快速的.非全面的pandas的基础数据结构概述来开始.应用在所有对象的数据类型.索引和轴标签/对齐等的基础操作.首先我们需要向你的命名空间引入numpy和pandas. In [1]: import numpy as np In [2]: import pandas as pd 有个宗旨需要牢记:数据对齐是内在的.标签和数据间的链接不会被轻易改变

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前言 本篇我会使用scikit-learn这个开源机器学习库来对iris数据集进行分类练习. 我将分别使用两种不同的scikit-learn内置算法--Decision Tree(决策树)和kNN(邻近算法),随后我也会尝试自己实现kNN算法.目前为止,我还是在机器学习的入门阶段,文章中暂不详细解释算法原理,如果想了解细节信息可自行搜索. 代码分解 读取数据集 scikit-learn中预制了很多经典数据集,非常方便我们自己练习用.使用方式也很容易: # 引入datasets from skle

# coding=utf-8 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import tree from sklearn.metrics import precision_recall_curve #准确率与召回率 import numpy as np #import graphviz import os os.environ["PATH"] += os.p

好久没有写过Swift相关的文章博客了,这里我就展示一下关于使用Alamofire库的方法 1.什么是Alamofire (1)Alamofire 的前身是 AFNetworking.AFNetworking 是 iOS 和 OS X 上很受欢迎的第三方HTTP网络基础库.(2)其实 AFNetwork 的前缀 AF 便是 Alamofire 的缩写.(3)Swift发布后,AFNetworking的作者又用Swift语言写了个相同功能的库,这便是 Alamofire.(4)Alamofire

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52247679 本blog内容有标准化.数据最大最小缩放处理.正则化.特征二值化和数据缺失值处理. 基础知识参考 [数据标准化/归一化normalization] [均值.方差与协方差矩阵] [矩阵论:向量范数和矩阵范数] Note: 一定要注意归一化是归一化什么,归一化features还是samples. 数据标准化:去除均值和方差进行缩放 Standardization: mean removal

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