图9.5  图9.9…

图8.4 图8.5 图8.6 图8.7…

这一章讲了两方面的内容,如何使用 R 包和帮助文档. R包 下载 R 包 命令: install.packages("<nameofpackage>") R 会话中启用 R 包 命令: library(<nameofpackage>) 帮助页面 求助命令 帮助页面 : ?sample帮助页面的帮助页面: ??sample 内容 帮助页面的内容包括 Description Usage Argument Details Value See Also:另请参阅 Exa…

前言 本章介绍了 R 语言的基础知识 界面: 使用命令 “ R “进行命令行的实时编译 对象 定义: 用于储存数据的,设定一个名称 格式: a <- 1:6 命名规则: 规则1:不能以数字开头规则2:不能使用!,-,*,/等符号 查看对象 命令:ls() 运算 运算方式 R语言以 element-wise execution (按元素)的方式进行计算.举例: 对一个数字集进行运算,对其中每一个元素进行运算 对两个向量的运算,将其排成列进行各自的运算(若为整数倍,则进行循环的补足,然后再进行运算)…

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十一点五)之CNN网络介绍中,介绍了CNN的工作原理和工作流程,在这一篇博客,将具体的使用代码来说明如何使用keras构建一个CNN网络来对CIFAR-10数据集进行训练. 如果对keras不是很熟悉的话,可以去看一看官方文档.或者看一看我前面的博客:数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST,在数据挖掘入门系列教程(十一)这篇博客中使用了keras构建一个DNN网络,并对keras的做了一个入门使用介绍. CIFA…

MyBatis从入门到精通(第9章):Spring集成MyBatis(下) springmvc执行流程原理 mybatis-spring  可以帮助我们将MyBatis代码无缝整合到Spring中.使用这个类库中的类,Spring将会加载必要的MyBatis工厂类和Session类. MyBatis Spring Adapter项目地址为:  https://github.com/mybatis/spring <dependency> <groupId>org.mybatis<…

数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 简介 scikit-learn 估计器 加载数据集 进行fit训练 设置参数 预处理 流水线 结尾 数据挖掘入门系列教程(三)之scikit-learn框架基本使用(以K近邻算法为例) 数据挖掘入门系列博客:https://www.cnblogs.com/xiaohuiduan/category/1661541.html 项目地址:GitHub 在上一篇博客中,我们使用了简单的OneR算法对Iris进行分类,在…

目录 介绍 基于SVM对MINIST数据集进行分类 使用SVM SVM分析垃圾邮件 加载数据集 分词 构建词云 构建数据集 进行训练 交叉验证 炼丹术 总结 参考 介绍 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(八点五)之SVM介绍以及从零开始公式推导中,详细的讲述了SVM的原理,并进行了详细的数学推导.在这篇博客中,主要是应用SVM,使用SVM进行数据分类,不会涉及到SVM的解释,so,如果对svm并不是特别了解的话,非常建议先去看我的上一篇博客(or其他博主的博客),然后再来看这一篇博客.因为在这…

深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客(数据挖掘入门系列教程(七点五)之神经网络介绍)中介绍的神经网络:为了解决M-P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时,我们提出了多层感知机,在输入层和输出层中间添加一层隐含层,这样该网络就能以任意精度逼近任意复杂度的连续函数. 然后在数据挖掘入门系列教程(八)之使用神经网络(基于pybrain)识别数字手写集MNIST博客中,我们使用类似上图的神经网络结构对MINIST数据集进行了训练,最…

第一个知识点:@Controller注解,用于标识这个类是一个后端控制器(类似struts中的action),主要作用就是接受页面的参数,转发页面.中间的业务逻辑是调用业务类处理的这个就是MVC设计模式的思路.我们来看下这个注解的源码: package org.springframework.stereotype; import java.lang.annotation.Annotation; import java.lang.annotation.Documented; import java…