点击了解更多Python课程>>> Python数据分析[炼数成金15周完整课程] 课程简介: Python是一种面向对象.直译式计算机程序设计语言.也是一种功能强大而完善的通用型语言,已经具有十多年的发展历史,成熟且稳定.Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库,足以支持绝大多数日常应用. Python语法简捷而清晰,具有丰富和强大的类库.它常被昵称为胶水语言,它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)轻松地联结在一起. 课程大纲: 第一部分. Python基础…
炼数成金数据分析课程---10.python中如何画图 一.总结 一句话总结: 主要matplotlib库,pandas中也可以画一些基础图 大纲+实例快速学习法 1.matplotlib的最简单画图操作是什么? 1.import matplotlib.pyplot as plt 2.plt.plot([1,2,3,2,3,2,2,6]) #这是y数据,自动生成x轴数据 3.plt.show() import matplotlib.pyplot as plt #####matplotlib创建图…
炼数成金数据分析课程---14.Logistic回归 一.总结 一句话总结: 大纲+实例快速学习法 主要讲Logistic回归的原理及编程实现 1.事件的优势比(odds)是什么? 记y取1的概率是p=P(y=1|X),取0的概率 是1-p,取1和取0的概率之比为p/(1-p),称为事件的优势比(odds) 假设在p个独立自变量…
dataguru访问地址:http://f.dataguru.cn/?fromuid=99611 课程优惠码:C4B6  这段时间一直在dataguru(炼数成金)上学习<hadoop数据分析平台(第十四期)>,说说我对炼数成金的印象. 最开始听说dataguru是通过它的广告邮件中的链接,发送的对象是itpub会员,如果你也是itpub会员,应该也会收到这么一封邮件. 后来才知道dataguru的前身是是ITPUB培训,ITPUB的创始人正是dataguru的主讲师-黄志洪(同时也是分布式系…
2016我定的目标就是要走出舒适区,进入学习区!为了少走弯路,节约学习的成本和时间,我选择了dataguru.看到心仪的课程毫不犹豫的就报了名. 分享了炼数成金邀请码,使用邀请码报名课程可以减免50%固定学费哦!http://www.dataguru.cn/invite.php?invitecode=AA62 课程优惠码:AA62 推荐理由有三: 1. 最近我在Dataguru学了<***>网络课程,挺不错的,你可以来看看!要是想报名,可以用我的优惠码 AA62 ,立减你50%的固定学费! 2…
MapReduce工作原理图文详解 1.Map-Reduce 工作机制剖析图: 1.首先,第一步,我们先编写好我们的map-reduce程序,然后在一个client 节点里面进行提交.(一般来说可以在Hadoop集群里里面的任意一个节点进行,只要该节点装了Hadoop并且连入了Hadoop集群) 2.job client 在收到这个请求以后呢,会找到JobTracker并且请求一个作业ID(Job ID).(根据我们的核心配置文件,可以很轻易的找到JobTracker) 3.通过HDFS 系统把…
创建图.启动图 Shift+Tab Tab 变量介绍: F etch Feed 简单的模型构造 :线性回归 MNIST数据集 Softmax函数 非线性回归神经网络   MINIST数据集分类器简单版本 二次代价函数 sigmoid函数 交叉熵代价函数 对数释然代价函数 拟合 防止过拟合 Dropout 优化器 优化器的使用 如何提升准确率? 1.改每批训练多少个 2.改神经网络中间层(神经元层数,每层的个数,每层用的激活函数,权重的初值用随机正态.要不要防止过拟合) 3.改计算loss的函数:…
支持向量机SVM 原创性(非组合)的具有明显直观几何意义的分类算法,具有较高的准确率源于Vapnik和Chervonenkis关于统计学习的早期工作(1971年),第一篇有关论文由Boser.Guyon.Vapnik发表在1992年(参考文档见韩家炜书9.10节)思想直观,但细节异常复杂,内容涉及凸分析算法,核函数,神经网络等高深的领域,几乎可以写成单独的大部头与著.大部分非与业人士会觉得难以理解.某名人评论:SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法 思路 简单情况,线性可分,把问题转化为一个…
决策树decision tree 什么是决策树输入:学习集输出:分类觃则(决策树) 决策树算法概述 70年代后期至80年代初期,Quinlan开发了ID3算法(迭代的二分器)Quinlan改迚了ID3算法,称为C4.5算法1984年,多位统计学家在著名的<Classification and regression tree>书里提出了CART算法ID3和CART几乎同期出现,引起了研究决策树算法的旋风,至今已经有多种算法被提出…
1.海量日志数据,提取出某日访问百度次数最多的那个IP. 首先是这一天,并且是访问百度的日志中的IP取出来,逐个写入到一个大文件中.注意到IP是32位的,最多有个2^32个IP.同样可以采用映射的方法,比如模1000,把整个大文件映射为1000个小文件,再找出每个小文中出现频率最大的IP(可以采用hash_map进行频率统计,然后再找出频率最大的几个)及相应的频率.然后再在这1000个最大的IP中,找出那个频率最大的IP,即为所求. 或者如下阐述(雪域之鹰): 算法思想:分而治之+Hash 1.…