本文主要记录<Machine Learning In Action>中第二章的内容.书中以两个具体实例来介绍kNN(k nearest neighbors),分别是: 约会对象预测 手写数字识别 通过“约会对象”功能,基本能够了解到kNN算法的工作原理.“手写数字识别”与“约会对象预测”使用完全一样的算法代码,仅仅是数据集有变化. 约会对象预测 1 约会对象预测功能需求 主人公“张三”喜欢结交新朋友.“系统A”上面注册了很多类似于“张三”的用户,大家都想结交心朋友.“张三”最开始通过自己筛选的…

1.Introduction 1.1 Example        - Database mining        Large datasets from growth of automation/web.        E.g., Web click data, medical records, biology, engineering        - Applications can't program by hand.        E.g., Atonomous helicopter…

流畅的Python 致Marta,用我全心全意的爱 第一部分 序幕 第一章 Python数据模型 特殊方法 定义: Python解释器碰到特殊句法时,使用特殊方法激活对象的基本操作,例如python语句len(x) 调用了x.__ len __的方法.这些特殊方法支持以下的语言构架: 迭代 集合类 属性访问 运算符重载 函数和方法的调用 对象的创建和销毁 字符串表示形式和格式化 管理上下文(with块) 命名规则: __ getitem __ (左右两个双下划线,故称为dunder method…

链接(1~12章): https://gallery.mailchimp.com/dc3a7ef4d750c0abfc19202a3/files/Machine_Learning_Yearning_V0.5_01.pdf链接(第13章): https://gallery.mailchimp.com/dc3a7ef4d750c0abfc19202a3/files/Machine_Learning_Yearning_V0.5_02.pdf链接(第14章): https://gallery.mailc…

import os import email import email.policy 1. 读取邮件数据 SPAM_PATH = os.path.join( "E:\\3.Study\\机器学习\\Hand on Machine Learning\\第三章:分类\\spam_data") spam_path = os.path.join(SPAM_PATH, "spam") ham_path = os.path.join(SPAM_PATH, "easy_…

4 回归 之前有转载过一篇文章:容量推荐引擎:基于吞吐量和利用率的预测缩放,里面用到了基本的线性回归来预测容器的资源利用情况.后面打算学一下相关的知识,译自:Machine Learning With Go 我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression),我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的.对于机器学习技术来说,这是一个很好的开端,它们是构成其他更加复杂技术的基础. 机器学习中的回归技术通常会注重评估连续值(如股票价格.温度或…

本章通过一个例子,介绍机器学习的整个流程. 2.1 使用真实数据集练手(Working with Real Data) 国外一些获取数据的网站: Popular open data repositories: UC Irvine Machine Learning Repository Kaggle datasets Amazon's AWS datasets Meta portals (they list open data repositories): http://dataportals.o…

这章的内容对于设计分析假设性能有很大的帮助,如果运用的好,将会节省实验者大量时间. Machine Learning System Design6.1 Evaluating a Learning Algorithm6.1.1 Deciding What to Try Next机器学习诊断法:一种测试法,通过执行这种测试,能够深入了解某种算法是否有用.诊断法也会告诉你,要想改进一种算法的效果需要什么样的尝试.能够判断一种学习算法能不能work,并且改善该算法性能的一个测试. 诊断法的执行和实现是需…

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…

引言 反射是.Net提供给我们的一件强力武器,尽管大多数情况下我们不常用到反射,尽管我们可能也不需要精通它,但对反射的使用作以初步了解在日后的开发中或许会有所帮助. 反射是一个庞大的话题,牵扯到的知识点也很多,包括程序集.自定义特性.泛型等,想要完全掌握它非常不易.本文仅仅对反射做一个概要介绍,关于它更精深的内容,需要在实践中逐渐掌握.本文将分为下面几个部分介绍.Net中的反射: 序章,我将通过一个例子来引出反射,获得对反射的第一印象. 反射初步.Type类.反射普通类型.(修改中,近期发布..…