機(jī)器學(xué)習(xí) - 專題

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我的第一個(gè)Django項(xiàng)目
創(chuàng)建指令形式首先通過指令進(jìn)入之前創(chuàng)建好的虛擬環(huán)境中溅潜，在通過cd命令進(jìn)入創(chuàng)建Django項(xiàng)目的目標(biāo)目錄勇婴，執(zhí)行：django-admin sta...

0.2 GHope 0 7
思維導(dǎo)圖學(xué)習(xí)—SQL篇
導(dǎo)言學(xué)霸與學(xué)渣的區(qū)別在哪里假抄，我見過最常見的說法就是說學(xué)霸有學(xué)習(xí)方法拌牲，而學(xué)渣就盲目地去學(xué)责循。作為一個(gè)學(xué)渣贵试，我其實(shí)也有一套學(xué)習(xí)方法：揣著問題去學(xué)習(xí)琉兜，...

11.8 渝聆墨 4 101

Numpy基礎(chǔ)教程
numpy創(chuàng)建數(shù)組（矩陣）1.從Python中的列表、元組等類型創(chuàng)建ndarray數(shù)組In [1]: import numpy as npIn ...

4.6 隕星落云 9 31
【Machine Learning】從零開始毙玻，了解監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法
目錄### 1. 概念學(xué)習(xí) (concept learning)2. 變形空間搜索 (Version space search)3. 決策樹 (...

Jason_Yuan 2 10
運(yùn)營報(bào)告的6個(gè)必備要素
說實(shí)話豌蟋，這個(gè)問題非常大，以我淺薄的經(jīng)驗(yàn)很難解答桑滩。一千個(gè)人可以做出一萬種報(bào)告梧疲，硬給運(yùn)營報(bào)告一個(gè)模板是不現(xiàn)實(shí)的。怎么寫好商業(yè)報(bào)告运准，我建議大家去讀《金...

0.3 老樹之見 0 35 2
RFM模型之理論篇
RFM模型想必很多搞數(shù)據(jù)做運(yùn)營的同學(xué)都聽說過幌氮，最常用在用戶分層管理中。而且很多提到RFM模型都會(huì)動(dòng)不動(dòng)就祭出這張圖胁澳，很多人看到這個(gè)圖就暈菜了该互。 ...

0.5 進(jìn)擊的yl 0 4
《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》第一章
緒論機(jī)器如何學(xué)習(xí) 算法類型按輸入空間劃分Concrete FeatureRaw FeatureAbstract Features按輸出空間劃分...

0.3 山霧幻華 0 1

統(tǒng)計(jì)學(xué)中的基本概念和重要公式（三）
42.兩個(gè)總體均值之差的區(qū)間估計(jì)：（1）大樣本（n1,n2≥30）（2）大樣本，（3）小樣本韭畸，正態(tài) 43.兩個(gè)總體均值之差的假檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(1)大...

1.5 keeeeeenon 0 8
15. python數(shù)據(jù)可視化的10種技能
可視化圖有哪些比較：比較數(shù)據(jù)間各類別的關(guān)系宇智，或者時(shí)間變化趨勢(shì)蔓搞。如折線圖；聯(lián)系：查看兩個(gè)或兩個(gè)以上變量之間關(guān)系随橘。如散點(diǎn)圖喂分；構(gòu)成：...

0.2 進(jìn)擊的原點(diǎn) 0 2
推薦系統(tǒng)與推薦算法綜述
一、時(shí)代背景大數(shù)據(jù)時(shí)代產(chǎn)生了海量的數(shù)據(jù)机蔗，數(shù)據(jù)對(duì)企業(yè)來說是一種隱形的資產(chǎn)蒲祈，里面蘊(yùn)含了豐富的價(jià)值。但是蜒车，大數(shù)據(jù)體量之大讳嘱、種類之繁以及產(chǎn)生速率之快，...

1.5 Byte貓 0 8