Python 数据分析环境数据分析领域有很多可选方案，例如SPSS傻瓜式分析工具，SAS专业性商业分析工具，R和python这类需要代码编程类的工具。个人选择是python这类，包括pandas，numpy，matplotlib，sklearn，keras。基于jupyter或者zeppelin作为编程界面，可以用python开发出比较清爽的数据分析报告。总体来说，jupyter notebook
简介KNIME (KonstanzInformationMiner, http://www.knime.org)系统是基于Eclipse开发环境来精心开发的数据挖掘工具。无需安装，方便使用。KNIME也是用Java开发的，可以扩展使用Weka中的挖掘算法。和YALE不同点的是，KNIME采用的是类似数据流（data flow）的方式来建立分析挖掘流程。挖掘流程由一系列功能节点（node）组成，每个
原创
2014-02-03 22:26:52
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# Docker部署KNIME
在数据科学和机器学习领域，KNIME是一个非常流行的开源工具，它提供了一个可视化的界面，能够帮助用户快速地搭建和运行数据工作流程。而使用Docker来部署KNIME可以让我们更方便地管理和运行KNIME实例，同时也能够保证环境的一致性和易于移植性。
## 为什么使用Docker部署KNIME
使用Docker部署KNIME有以下几个优势：
1. **环境隔离
Knime简介 一接触数据挖掘，用的就是Knime，什么Weka，SPSS，SAS基本都只限于听说过而已-_-.由于是基于eclipse的，对我来说自然是十分亲切，所以用起来也十分顺手，用了也有一段时间，打算做个阶段性小结，也顺便提高自己。 Knime 是基于 Ec
原创
2023-05-10 09:09:29
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K-Means回归算法实验一、K-Means算法介绍原理： K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。K-Means算法流程：确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Ce
二、Python实现对于机器学习而已，Python需要额外安装三件宝，分别是Numpy，scipy和Matplotlib。前两者用于数值计算，后者用于画图。安装很简单，直接到各自的官网下载回来安装即可。安装程序会自动搜索我们的python版本和目录，然后安装到python支持的搜索路径下。反正就python和这三个插件都默认安装就没问题了。另外，如果我们需要添加我们的脚本目录进Python的目录(
MNIST手写数字识别_softmax简单线性回归加载数据集，得到训练集和测试集：mnist = input_data.read_data_sets('D:\pythonProject1\MNIST\MNIST_data',one_hot=True)
train_X = mnist.train.images
train_Y = mnist.train.labels
test_X = mnist.
1.线性回归简介此内容主要依据李沐老师的《动手学深度学习》课程，同时结合了网络上其它资料和自己的理解。1.1 线性回归回归通常用来表示输入和输出之间的关系，在机器学习领域中可以用其来解决预测问题，例如预测房价等。线性回归是回归的一种，它基于几个简单的假设：自变量 x 和因变量 y 之间的关系是线性的；允许添加正常的噪声，例如遵循正态分布的噪声等。我们举一个实际的例子： 我们希望根据房屋的面积（平方
地图特点：地图主要可以帮助我们从宏观的角度快速看出不同地理位置上数据的差异矢量地图的实现步骤1、将jQuery的js文件放到lib目录，将矢量地图数据china.json放到json文件夹下2、在原来的模板上引入jquery.js文件<script src="./lib/jquery.min.js"></script>3、使用Ajax获取矢量地图数据4、在Ajax的回调函数
Customer Intelligence Social Media Finance Credit Scoring Manufacturing Pharma / Health Care Retail Cross Industry Government Customer Intelligence So
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2017-03-26 09:54:00
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文章目录致谢11 逻辑回归11.1 引入11.2 激活函数11.3 损失函数11.4 梯度下降11.5 案例：癌症分类预测 11 逻辑回归逻辑回归也被称为逻辑斯蒂回归(Logistic Regression)，虽被称为回归，但是其实际上是统计学习中经典的分类方法。逻辑回归常常被用于二分类问题，比较常见的有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的
Python 数据分析环境数据分析领域有很多可选方案，例如SPSS傻瓜式分析工具，SAS专业性商业分析工具，R和python这类需要代码编程类的工具。个人选择是python这类，包括pandas，numpy，matplotlib，sklearn，keras。基于jupyter或者zeppelin作为编程界面，可以用python开发出比较清爽的数据分析报告。总体来说，jupyter notebook
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2022-12-01 00:31:20
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数据分析指北 - 附录二 KNIME 使用基本介绍这期介绍下 KNIME 的基本使用方法历史回看：数据分析指北 - 前言(03)方法论 之 问题的解，科学方法，以及 然后呢？基础(基础数据操作之一)计算机是怎么处理表数据的，以及一些小学数学题？基础(基础数据操作之二，读取数据源)如何读取文件数据（以CSV文件举例）和数据库数据。KNIMEKNIME 简介KNIME 界面介绍KNIME 简介KNI
一、回归回归：是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法，通常用来表示输入与输出的关系（连续值）二、线性回归自变量x与因变量 y 之间的关系是线性的，即y可以表示为 x 中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声三、线性模型式子中：w 称为权重；b为偏置1、权重决定了每个特征对我们预测值的影响。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少
文章目录1. 线性回归1.1 基本形式1.2 成本函数2. w 的计算方式2.1 标准方程法2.1.1 普通形式2.1.2 向量形式2.1.3 Python 实现2.1.4 计算复杂度2.2 梯度下降法2.2.1 梯度下降原理2.2.2 Python 实现3. Sklearn 实现参考资料 1. 线性回归线性回归，又称普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS），是回
【1】LeNet（1986）（1）模型（2）目的 数字识别（3）层数输入尺寸：32*32卷积层：2个池化层：2个全连接层：2个输出层：1个（10个类别）（4）特点ReLU ，ReLU比tanh要快，非线性非饱和函数比非线性饱和函数要快双GPU并行运行LRN局部响应归一化Overlapping Pooling防止过拟合：数据增强，dropout（5）名词解释（
本文介绍利用Knime建立Spark Machine learning 模型的第一步：开发环境搭建的具体步骤。
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2018-05-09 11:56:40
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create_mw_lib相关错误milkyway物理库银河设计库银河参考库写银河数据库银河库注意事项create_mw_lib命令解析create_mw_lib命令示例tf库示意clf.scm参考库示意错误1描述错误1分析 milkyway物理库Synopsys公司的Milkyway数据库将设计数据存储在Milkyway设计库中，物理库数据存储在Milkyway参考库中。银河设计库用于存储设计
本文利用KNIME基于Spark决策树模型算法，通过对泰坦尼克的包含乘客及船员的特征属性的训练数据集进行训练，得出决策树幸存模型，并利用测试数据集对模型进行测试。
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2018-05-09 14:50:40
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