第一部分、来自圣经的十大算法当今世界，已经被发现或创造的经典算法数不胜数。如果，一定要投票选出你最看重的十大算法，你会作何选择列?有国外网友在StackExchange上发起过投票，让人们投票选出心目中最为经典的算法，最终产生了下面得票数最高的十大经典算法（投票数统计截止到2011年3月7日）：第十名：Huffman coding（霍夫曼编码）霍夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方
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2023-09-06 14:24:12
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aws lambda (Introduction)In this project, we will evaluate the performance and the predictive power of a model trained and tested on data collected from houses in Californian districts. Upon we will
1.%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
plt.style.use('fivethirtyeight')
import warnings
warnings.filterwarnings('ignore')
plt.rcParams['font.san
点击标题即可获取文章源代码和笔记1. 导入需要的模块和库from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklear
ANNs: artificial neural networks，人工神经网络，受人类大脑生物神经元的启发。人工神经网络是深度学习的核心，其应用广泛、强大并且扩展性好。深度学习在很多IT公司都有布局，例如Google Images、Apple Siri、YouTube视频推荐、DeepMind AlphaGo等等。0. 导入所需的库import tensorflow as tf
import ma
一、分析目的：（1）明确数据集中每个属性的含义；（2）选择合适的方法处理数据集中的缺失值；（3）判断哪些属性需要规范化，选择合适的方法对这些属性进行数据规范化；（4）判断哪些属性可以离散化，选择合适的方法对这些属性进行数据离散化；（5）将数据集的前70%作为训练集，剩余的30%作为测试集（去掉包含缺失值的样本）。对训练集分别随机抽取10%，30%，50%和80%的样本作为训练子集，利用训练子集训练
一、选题背景： 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》第二章名叫End-to-End Machine Learning Project。这章的任务是利用加州普查数据，建立一个加州房价模型。这个数据包含每个街区组的人口、收入中位数、房价中位数等指标，利用给出的指标进行学习，预测任何街区的的房价中位数。这个模型的输
记录作为小白的第一个深度学习项目。1 kaggle竞赛题目The task is to predict house sale prices based on the house information, such as # of bedrooms, living areas, locations, near-by schools, and the seller summary. The data
我以为我会丢掉一些在Java中使用Map接口的实际示例，主要是因为仍然有很多旧资源不使用现代Java。 希望能帮助到你！ Create a map Map<String, String> statesToCapitals = Map.of(
"Washington", "Olympia",
"Oregon", "Portland",
一.数据归约Data Reduction对海量数据进行复杂的数据分析和机器学习将需要很长时间，使得这种分析不现实或不可行。数据归约技术可以用来得到数据集的归约表示，它小得多，但仍接近保持原数据的完整性。对归约后的数据集计算将更有效，并产生相同（或几乎相同）的结果。1.1数据归约数据归约策略： (1)数据立方聚集：对数据立方做聚集操作(2)维度归约：删除不重要的属性(3)数值归约： 一用规模较小的数
DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实现GD算法目录输出结果代码设计输出结果 该数据包含9个变量的20640个观测值，该数据集包含平均房屋价值作为目标变量和以下输入变量（特征）：平均收入、房屋平均年龄、平均房间、平均卧室、人口、平均占用、纬度和经度。更新……代码设计#DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实现GD算法impor
原创
2022-04-22 14:57:15
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DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实现GD算法目录输出结果代码设计输出结果 该数据包含9个变量的20640个观测值，该数据集包含平均房屋价值作为目标变量和以下输入变量（特征）：平均收入、房屋平均年龄、平均房间、平均卧室、人口、平均占用、纬度和经度。更新……代码设计#DL：基于sklearn的加利福尼亚房价数据集实...
原创
2021-06-15 20:58:30
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这是一篇关于机器学习工具包Scikit-learn的入门级读物。对于程序员来说，机器学习的重要性毋庸赘言。也许你还没有开始，也许曾经失败过，都没有关系，你将在这里找到或者重拾自信。只要粗通Python，略知NumPy，认真读完这21句话，逐行敲完示例代码，就可以由此进入自由的王国。1. 机器学习有四种用途：分类、聚类、回归和降维。 &nbs
作者介绍：Ryan Chen (英文名)。目前在美国圣地亚哥城工作，就职于全球著名 IT 公司。Ryan
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2022-11-30 10:51:24
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DL之DNN：基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测(数据较多时采用mini-batch方式训练会更快)目录基于sklearn自带california_housing加利福尼亚房价数据集利用GD神经网络梯度下降算法进行回归预测
原创
2022-05-15 09:55:25
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此次案例，又两个官网的数据和配色连接：https://cds.nccs.nasa.gov/wp-content/uploads/2014/04/
原创
2022-05-24 19:49:34
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收集在美国出售的随机选择的二手和新建筑及农业设备（销售价格以美元为单位）。重型设备的价格差异很大，这取决于我们在此处包括的多个因素（制造商，类别，地区，年份，小时等）。1. 字段描述2. 数据预览3. 字段诊断信息4. 数据来源来源于Kaggle。5. 数据引用Pace R K, Barry R. Sparse spatial autoregressions[J]. Statistics &
原创
2022-10-17 13:25:13
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目录导入各种需要的模块读取数据数据预处理和描述统计数据可视化（以V1列为例）划分构建训练集和测试集建模：提供几种简单方法，都在sklearn这个库里 最近因为工作需要在学python，只要求能够读取、预处理、可视化数据然后扔进现成的机器学习模型里面输出结果，但个人目前接触到的python书要么太过详细读了一周还在学几个数据类型的用法，要么就只专注于机器学习而过份忽略Python基础（尤其是一些
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2023-08-11 08:46:09
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在python中需要长期保存的本地数据都以文件的方式存在，所以获取本地数据其实就是从文件中读取数据。打开文件的方法如下：参数一是必须的，表示文件的存储路径。参数二是文件的打开模式，是可选的，默认值是 r ，表示以读模式打开。参数三表示缓冲区大小， -1 表示使用系统默认的缓冲区大小，0 表示不使用缓冲，1 表示缓冲一行，大于1的值表示缓冲指定大小。为了读写速度快一些，请使用缓冲。open( )函数
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2023-06-29 20:49:45
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波士顿房价预测(一)导语： 开始学习机器学习相关知识。波士顿房价预测，也是很经典的一个案例，我会陆续把自己完成整个项目的过程记录下来，还有就是可能会出现一定的差错，或者数据分析库使用的不是很熟练的情况，也希望大佬指出。另外，我是会一步步完善这个程序，但是只是从流程上完善，最后的结果因为数据集的原因可能不是会很准确。这篇文章更多是记录自己的学习情况，可能可借鉴度不高，如果是纯小白的话可以看一看，说不
