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线性回归+逻辑判断进行分类预测
介绍人工智能核心、应用场景、发展阶段、实现方法、机器学习和深度学习的关系
1、垃圾短信检测思考2、图像识别思考3、手写数字识别思考4、股票涨跌预测思考5、分类预测实现过程思考6、实现的具体方法7、区分回归任务和分类任务
问题：面积100平米售价120万是否值得投资？1、确定x、y间的定量关系y=f(x)这一步是核
有正确的label如图：有两个维度x1和x2，这里的1和2代
Azkaban配置azkaban web服务安装案例 依赖任务调度管理mapreduce任务调度管理案例 HIVE脚本任务调度管理
有关flume大数据工具的配置，以及日志采集的案例
pip uninstall bsonpip uninstall pymongopip install pymongo
在idea运行hbase创建表的代码，出现运行要很长时间的情况，最后出现以下错误：log4j:WARN No appenders could be found for logger (org.apache.hadoop.util.Shel
import tensorflow.compat.v1 as tf# import tensorflow as tftf.compat.v1.disable_eager_execution()import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 生成-0.5到0.5间均匀发布的200个点
SVM，中文名叫支持向量机。在深度学习出现以前，它是数据挖掘的宠儿，SVM被认为机器学习近十几年最成功,表现最好的算法；
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#读取数据dataSet = np.genfromtxt('ex2data2.txt',delimiter=',')# print(dataSet)# x1 = dataSet[:,2]x_data = dataS
利用 PCA 对半导体制造数据降维数据集secom.data是半导体数据集,该数据集总共590个特征，要求利用pca算法对数据(1)对数据清洗,清洗的方法就是将每个特征里取值为null值的用该特征的平均值代替。
案例:第一步：使用sklearn的make_moons生成如下数据，要求使用合适的聚类算法DBSCAN算法进行聚类分类，选择合适的参数eps,min_samples
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import DBSCANdataS = np.genfromtxt('testSet.txt')plt.scatter(dataS[:,0],dataS[:,1])plt.show()#建立模型
1.DBSCAN1.基于密度的聚类算法-DBSCAN如下的样本点,由样本点的分布可知,理想状态下，是把这些样本点分成四个聚类(四簇),即下图所示：但是例子中的样本点，如果采用K-means算法进行聚类分析，得到的聚类结果如左图所示(右图是使用DBSACAN算法得到的结果)：K-means算法：例子中的问题，我们发现使用K-Means算法已经不再适用
文章目录1. PCA降维原理协方差协方差矩阵数据预处理降维PCA处理步骤2.降维数据恢复3.案例Sklearn中PCA的使用方法在数据分析研究中，人们为了尽可能完整地搜集信息，对于每个样本往往要观测它的很多项指标，少者四、五项，多则几十项，这些指标之间通常不是相互独立而是相关的。因此，从统计分析或推断的角度来说
1、岭回归（Ridge Regression）标准线性回归（简单线性回归）中：如果想用这个式子得到回归系数，就要保证(X^TX)是一个可逆矩阵。下面的情景：如果特征的数据比样本点还要多，数据特征n,样本个数m，如果n>m,则计算(XTX)−1会出错。因为(X^TX)不是满秩矩阵（行数小于列数），所有不可逆。为了解决这个问题，统计学家引入了岭回归的概
欠拟合、过拟合1.欠拟合、过拟合下面通过图示，来形象的解释欠拟合、过拟合的概念：（1）第一种模型过于简单，没有很好的扑捉到数据的特征。（2）第二种模型就比较好，能够扑捉到数据的特征（3）第三种模型过于复杂，降低泛化能力形象的解释一下：你想讨好某个人，太不用心（很多事都没有关心到）
01.根据数据集testSet2.txt,利用sklearn里的Kmeans算法完成聚类分类，并画出图形。import numpy as npfrom sklearn.cluster import KMeansimport matplotlib.pyplot as plt#载入数据
无监督学习（也有人叫非监督学习，反正都差不多）则是另一种研究的比较多的学习方法，它与监督学习的不同之处，在于我们事先没有任何训练样本(训练集)，而需要直接对数据进行建模。这听起来似乎有点不可思议，但是在我们自身认识世界的过程中很多处都用到了无监督学习。比如我们去参观一个画展，我们完全对艺术一无所知
数据集abalone.txt，记录了鲍鱼（一种介壳类水生动物）的年龄，鲍鱼年龄可以从鲍鱼壳的层数推算得到。前几列是样本点的特征数据，最后一列是鲍鱼的年龄。请分别使用标准线性回归
1、feature.txt是关于性别预测的数据，第一列为身高，第二列为体重，第三列为鞋码(鞋子尺码),第四列为性别(标签列).请根据feature.txt的数据预测[155,48,36]（即身高为155，体重为48，鞋码为36）
文章目录2.1 网络攻击概述2.2 网络攻击一般过程2.3 网络攻击常见技术方法（重点）2.4 黑客常用工具2.5 网络攻击案例分析（重点）2.1 网络攻击概述网络攻击是指损害网络系统安全属性的危害行为。（选择题）常见的危害行为有四个基本类型：(1) 信息泄露攻击；(2) 完整性破坏攻击；(3) 拒绝服务攻击；(4) 非法使用
3.1密码学概况密码学是一门研究信息安全保护的科学，以实现信息的保密性、完整性、可用性及抗抵赖性。密码学主要由密码编码和密码分析两个部分组成。其中，密码编码学研究信息的变换处理以实现信息的安全保护，而密码分析学则研究通过密文获取对应的明文信息。2005 4月1日起国家施行《中华人民共和国电子签名法》。
文章目录1.1网络发展现状与重要性认识1.3网络信息安全基本属性1.4网络信息安全墓帮与功能1.5 网络信息安全基本技术需求1.6 网络信息安全管理内容与方法1.7 网络信息安全法律与政策文件1.8 网络信息安全科技信息获取1.1网络发展现状与重要性认识1、数字化、网络化、智能化成为信息社会的主要特征2、网路信息安全
查询气温（1）气温数据文件temperature.txt的内容hadoop@ddai-desktop:~$ vim temperature.txthadoop@ddai-desktop:~$ more temperature.
pig安装1、客户端主机安装软件并解压hadoop@ddai-desktop:~$ cd /opt/hadoop@ddai-desktop:/opt$ sudo tar xvzf /home/hadoop/pig-0.
1、建立基本数据hadoop@ddai-desktop:~$ sudo vim /score.txt#一个tab键分割字符610213 Tom 85 79610215 John 80 85610222 Marry 75 872、
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