分类前具备的数据集: 书本第九章数据集(训练集):agesonly.csv和matchmaker.csv. agesonly.csv 格式是: 男年龄,女年龄,是否匹配成功 24,30,1 30,40,1 22,49,0 43,39,1 matchmaker.csv数据格式是:  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址 ,  年龄,是否抽烟,想要孩子,兴趣列表,地址  , 是否匹配成功. 数据每一行是两个人的个人信息和最终是否匹配 39,yes,no,skiing:knitting:danc…
1,NSUserDefaults通常用来保存一些小巧的数据,如用户的用户名密码,或者是用户的使用习惯,如是否自动打开背景音乐等. 2,使用它的原因就是:代码简短,使用方便 3,使用方法如下: -(void)saveToUserDefaults:(NSString*)tosaveedString withKey:(NSString *)tosaveedKey { NSUserDefaults * tmp = [NSUserDefaults standardUserDefaults]; if (tm…
前言 这篇文章时承继上一篇机器学习经典模型使用归一化的影响.这次又有了新的任务,通过将label错位来对未来数据做预测. 实验过程 使用不同的归一化方法,不同得模型将测试集label错位,计算出MSE的大小: 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图.通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论 过程及结果 数据处理(和上一篇的处理方式相同): test_sort_data = sort_data[:] test_sort_target = sort_t…
01.前言 很多电影也上映,看电影前很多人都喜欢去 『豆瓣』 看影评,所以我爬取44130条 『豆瓣』 的用户观影数据,分析用户之间的关系,电影之间的联系,以及用户和电影之间的隐藏关系. 02.爬取观影数据 数据来源 https://movie.douban.com/ 在『豆瓣』平台爬取用户观影数据. 爬取用户列表 网页分析 为了获取用户,我选择了其中一部电影的影评,这样可以根据评论的用户去获取其用户名称(后面爬取用户观影记录只需要『用户名称』). https://movie.douban.co…
一.利用数据泵将数据导出 1.1.确定字符集: select * from v$nls_parameters; 或 select userenv('language') from dual; 1.2.设置客户端字符集(Windows) set NLS_LANG = NLS_LANGUAGE_NLS_TERRITORY.NLS_CHARACTERSET 或 linux export NLS_LANG=AMERICAN_AMERICA.AL32UTF8 1.3.确定schema的对象所占用表空间 S…
1.注意待预测数据集和训练用数据集各个属性的设置必须是一致的.即使你没有待预测数据集的Class属性的值,你也要添加这个属性,可以将该属性在各实例上的值均设成缺失值.比如你可以将欲预测的类别设为?即缺失值. 2.在“Test Opion”中选择“Supplied test set”,并且“Set”成你要应用模型的数据集. 3.右键点击“Result list”中刚产生的那一项,选择“Re-evaluate model on current test set”.右边显示结果的区域中会增加一些内容,…
很多网站中都有用户登录系统,要完成用户的注册和登陆,就一定要用到前后台的数据交互.在这里以简单的用户注册和登陆为例介绍一下前后台交互的大致流程. 首先,我们来做一个简单的登陆界面. 这里为了方便我使用了bootstrap插件 <form class="form-horizontal"> <div class="form-group"> <label>用户名</label> <input type="te…
$sqlplus/nolog       #使用PLSQL进入oracleSQL>conn/as sysdba #进入sysdba权限CREATE DIRECTORY datadir1 AS '/home/oracle/dump_dir'; #数据库定义目录变量 mkdir -p /home/oracle/dump_dir #宿主机创建创建系统真实目录GRANT READ,WRITE ON DIRECTORY datadir1 TO xxx ; GRANT READ,WRITE ON DIREC…
这篇文章继上篇机器学习经典模型简单使用及归一化(标准化)影响,通过将测试集label(行)错位,将部分数据作为对未来的预测,观察其效果. 实验方式 以不同方式划分数据集和测试集 使用不同的归一化(标准化)方式 使用不同的模型 将测试集label错位,计算出MSE的大小 不断增大错位的数据的个数,并计算出MSE,并画图 通过比较MSE(均方误差,mean-square error)的大小来得出结论 过程及结果 数据预处理部分与上次相同.两种划分方式: 一. test_sort_data = sor…
在这个应用无处不在的时代,一次网络购物,一次网络银行交易,一次网络保险的购买,一次春运车票的购买,一次重要工作邮件的收发中出现的延时,卡顿对企业都可能意味着用户忠诚度下降,真金白银的损失. 因而感知真实用户体验(Real User Experience),将用户访问量,每个页面访问量的变化,应用的错误率,平均响应时间等指标作为网站运营的基本KPI已经是势在必行.利用真实用户体验工具对应用.网站进行性能检测和业务分析已经成为运营一个对外提供服务的应用的基础要求.真实用户体验监测(Real User…
寻找与待分类的样本在特征空间中距离最近的K个已知样本作为参考,来帮助进行分类决策. 与其他模型最大的不同在于:该模型没有参数训练过程.无参模型,高计算复杂度和内存消耗. #coding=utf8 # 从sklearn.datasets 导入 iris数据加载器. from sklearn.datasets import load_iris # 从sklearn.model_selection中导入train_test_split用于数据分割. from sklearn.model_selecti…
1.主要属性  ApplicationPath  获取服务器上asp.net应用程序的虚拟应用程序根路径  Browser  获取有关正在请求的客户端的浏览器功能的信息,该属性值为:HttpBrowserCapabilities对  象  ContentEncoding  获取或设置实体主体的字符集.该属性值为表示客户端的字符集Encoding对象  ContentLength  指定客户端发送的内容长度,以字节为单位   ContentType  获取或设置传入请求的MIME内容类型.  Co…
      每一个Oracle数据库都是由三种类型的文件组成:数据文件(Data File).日志文件(Log File)和控制文件(Control File).数据库的文件为数据库信息提供真正的物理存储.      每个数据库有一个或多个物理的数据文件.逻辑数据库结构(如表.索引等)的数据物理地存储在数据库的数据文件中,数据文件通常为*.dbf格式. 数据文件有下列特征: 1.一个数据文件仅与一个数据库联系: 2.一旦建立,数据文件只增不减: 3.一个表空间(数据库存储的逻辑单位)由一个或多个…
推荐系统根据用户的信息和历史行为记录,构造出用户的个性化模型,再依据特定的推荐算法,向用户推荐其可能感兴趣的项目. 如何获取用户的偏好? 建议用户对一些指定项目进行评分,如对:小说.传记.技术书.图画.散文进行感兴趣评分,然后得到用户的偏好,分析用户这些偏好,为用户提供个性化推荐. 如果用户的信息非常少,或者收集用户信息非常困难,推荐系统没有用户数据,推荐系统就难以运作. 推荐系统有助于解决信息不对称问题. 在推荐系统的引导下,用户能逐渐清楚自己的需求,这是对用户巨大的帮助. 推荐系统最早用来解…
数据表分析 wp_users wp_usermeta 用户系统就是靠着这两张表来实现的. 具体事例分析 添加用户 添加成功后,我们会分别在wp_users及wp_usermeta表中分别看到test001的数据. wp_users wp_usermeta wp_users表字段分析:ID(用户ID)user_login(用户登录账户名)user_pass(用户密码)user_nicename(用户昵称)user_email(用户邮箱)user_url(用户博客URL)user_registere…
/** * @title 老用户头像更新--每3秒调用一次接口,每次更新10条数据 * @example user/createHeadPicForOldUser? * @method GET * @author 邹柯 */ public function createHeadPicForOldUserAction(){ $domain=$_SERVER['HTTP_HOST']; $ob = new UserModel(); $user=M('user'); $u_where="head_pi…
JSON格式的服务接口:http://www.cnblogs.com/visec479/articles/4118338.html 首先来了解下JSON格式解析 json结构的格式就是若干个 键/值(key, value) 对的集合,该集合可以理解为字典(Dictionary),每个 键/值 对可以理解成一个对象(Object). 键/值 对中的 键(key) 一般是 一个string,值(value)可以是string.double.int等基本类型,也可以嵌套一个 键/值 对,也可以是一个数…
环境:windows Server 2003 oracle 10g,系统间备份 目标系统创建共享文件,原系统挂载共享目录 写批处理脚本,用任务计划定时调用 Rem * 由于系统实时性要求不是很高,数据量不大,且只有一块磁盘,考虑异地备份 * Rem * 异地备份的时候使用expdp 出schema THUNIITSMUSER * Rem * 使用windows命令的共享文件模式,将dump出来的文件copy到192.168.1.47上 * Rem * create or replace dire…
用户 是Linux系统工作中重要的一环, 用户管理包括 用户 与 组 管理,在Linux系统中, 不论是由本级或是远程登录系统, 每个系统都必须拥有一个账号, 并且对于不同的系统资源拥有不同的使用权限对 文件 / 目录 的权限包括: 序号 权限 英文 缩写 数字代码 01 读 read r 4 02 写 write w 2 03 执行 execute x 1 04 无权限  -    0 ls -l 可以查看文件夹下文件的详细信息, 从左到右 依次是: 权限,             第一个字符…
import sys, os sys.path.append('F:\ml\DL\source-code') from dataset.mnist import load_mnist from PIL import Image import numpy as np #pickle提供了一个简单的持久化功能.可以将对象以文件的形式存放在磁盘上. #pickle模块只能在python中使用,python中几乎所有的数据类型(列表,字典,集合,类等)都可以用pickle来序列化, #pickle序列化…
>>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54]) >>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4) array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54]) 当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同.如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数 >>> numpy…
use master;   go   declare @temp nvarchar(20)   declare myCurse cursor   for   select spid   from sys.sysprocesses   where dbid=DB_ID('数据库名称')--待清理的数据库   open myCurse   fetch next from myCurse into @temp     begin   exec('kill '+ @temp)   fetch next…
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘.计算机视觉.自然语言处理.生物特征识别.搜索引擎.医学诊断.DNA序列测序.语音和手写识别.战略游戏和机器人等方面. 翻译整理了目前GitHub上最受欢迎的28款开源的机器学习项目,以供开发者参考使用. 1. TensorFlow TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统.据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2倍之多.具体的讲,…
20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik…
[译]GOOGLE RANKBRAIN 完整指南 ( 2018 最新版 ) 2018.01.29    来源  http://www.zhidaow.com/post/google-rankbrain   2019/3/8 更新 - Gary Illyes 解释 RankBrain 如何运行 Google webmaster 趋势分析师 Gary Illyes 在 Reddit AMA 上解释了 RankBrain 如何运行. RankBrain 并没有使用用户体验的数据 关于 RankBrai…
这半年来,从1月初到6月底,在coursera上注册了4们有关数据分析/挖掘的课程.这些课程都是利用业余时间学习,每周基本上花5个小时左右.其中通过了3门,注销了一门.感觉还是学到了一些东西. 第一门课程 Computing for Data Science,2013年1月2日开课,为期4周.本课程主要是学习编程语言R---一种数据分析语言和环境,学完后可以用R完成基本分析任务,但一些高级的数据可视化掌握得不熟练,需要后面巩固. 第二门课程 Data Analysis,2013年1月22日开课,…
文章.教程或讲座 Python 数据科学教程:分析 Stack Overflow 2019 年开发者调查表** https://www.youtube.com/watch?v=_P7X8tMplsw 在此 Python 编程视频中,我们将从 Stack Overflow 2019 年的开发者调查中学习如何下载和分析这些数据.对于任何想入门数据科学领域的人来说这都是非常好的实践.你将学到用不同方法分析这些数据. 大规模部署 Python 代码 https://instagram-engineeri…
图嵌入应用场景:可用于推荐,节点分类,链接预测(link prediction),可视化等场景 一.考虑网络结构 1.DeepWalk (KDD 2014) (1)简介 DeepWalk = Random Walk + Skip-gram 论文链接 作者:Bryan Perozzi, Rami Al-Rfou, Steven Skiena 主要思想: 假设邻域相似,使用DFS构造邻域 step1:DeepWalk思想类似word2vec,word2vec是通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现…
写在前面: 这段时间一直都在看一些机器学习方面的内容,其中又花了不少时间在推荐系统这块,然后自己做了一套简单的推荐系统,但是跑下来的结果总觉得有些差强人意,我在离线实验中得到Precision,Recall一般都只有15%左右,比起通常的机器学习算法动不动就90%以上的指标,这个我觉得显然是太低了,我觉得可能有如下理由导致的: 数据不完整,目前能拿到的数据也就是ERP里面的交易数据和各种主数据,但是在我看来,交易数据的权重在各种其他类型的数据中应该是最重要的,至少也是排在前列的,可能也是我的一厢…
声明: 1.目前程序已停止运行!QQ空间也已升级访问安全机制. 2.本“分析”数据源自部分用户的公开信息,并未触及隐私内容,广大网友无需担心. 3.QQ空间会不定期发布大数据分析报告,感兴趣的朋友关注腾讯大数据官方公众号. 感谢博客园! 转载请注明博客园地址,及作者hi@wuxinsheng.com. 各大媒体热传: 这是我近期使用C#写的一个QQ空间蜘蛛网爬虫程序.程序截止2015年10月运行2月,总共爬了1.5亿腾讯QQ用户数据,其中有4000万包含用户(QQ号,昵称,空间名称,头像,最新一…