夜迷走
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每個(gè)字都認(rèn)識(shí)，連在一起說(shuō)的啥怎么就看不懂了呢.....
看完了還是沒(méi)有明白Umap和T-SNE的本質(zhì)區(qū)別在哪蝶怔？是模糊和加權(quán)重嗎占拍？
致知_5974 評(píng)論自UMAP:比t-SNE更好的降維算法
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：廣東
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反社會(huì)人格障礙殺人的時(shí)候是沒(méi)有動(dòng)機(jī)的略就。你這里有句話很對(duì)，如果是劉在后面晃酒，估計(jì)死的就是劉表牢。我大學(xué)的時(shí)候，一個(gè)室友無(wú)緣無(wú)故往飲水機(jī)倒毒藥贝次，平時(shí)也是比較陰暗崔兴。表面上哥們義氣，酗酒蛔翅，私下很小肚雞腸敲茄。
陳世峰為什么要?dú)⒔瑁?/a>
?1、情殺誤殺山析？ 在開(kāi)庭之前堰燎，大眾對(duì)于江歌案的印象是，劉鑫和陳世峰分手笋轨，陳糾纏劉要求復(fù)合秆剪，劉不肯，陳因愛(ài)成恨要?dú)Ⅳ娓怯捎趧⒑徒枰黄鸹丶夷窨睿愒诋?dāng)時(shí)的情況下，殺不了劉茂卦，只能...
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5蛛砰、pandas的字符串的分割之str.split()分列在我們?nèi)粘９ぷ髦薪?jīng)常用到罐栈，從各種系統(tǒng)中導(dǎo)出的什么訂單號(hào)、名稱泥畅、日期很多都是復(fù)合組成的荠诬，這些列在匹配、合并時(shí)沒(méi)有辦法使用，我們經(jīng)常需要將她們分開(kāi)柑贞。 像下面的DataFram...
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深入淺出最大似然估計(jì)（Maximum Likelihood Estimation）最大似然估計(jì)是利用已知的樣本的結(jié)果，在使用某個(gè)模型的基礎(chǔ)上有决，反推最有可能導(dǎo)致這樣結(jié)果的模型參數(shù)值闸拿。 例子1：抽球 舉個(gè)通俗的例子：假設(shè)一個(gè)袋子裝有白球與紅球，比例未知书幕，現(xiàn)在抽...
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互聯(lián)網(wǎng)金融做大數(shù)據(jù)風(fēng)控的九種維度2018-02-21
在互聯(lián)網(wǎng)金融迅猛發(fā)展的背景下，風(fēng)險(xiǎn)控制問(wèn)題已然成為行業(yè)焦點(diǎn)奔缠，基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)控模型正在成為互聯(lián)網(wǎng)金融領(lǐng)域的熱門戰(zhàn)場(chǎng)掠抬。那么，大數(shù)據(jù)風(fēng)控到底是怎么一回事呢校哎？與傳統(tǒng)風(fēng)控相比两波，它又是怎...
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用了一天時(shí)間來(lái)學(xué)習(xí)這篇文章腰奋，旁征博引，把看似普通的知識(shí)說(shuō)透不容易抱怔，對(duì)于浮躁的環(huán)境下尤其如此劣坊，很感謝你的分享，謝謝屈留，這不只是一種能力局冰，更重要的是學(xué)習(xí)這種態(tài)度，感化我們一步一個(gè)腳印把事做好就會(huì)不簡(jiǎn)單灌危。
一元線性回歸的細(xì)節(jié)
摘要 一元線性回歸可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析中非常簡(jiǎn)單的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)康二，有一點(diǎn)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)、分析勇蝙、建模經(jīng)驗(yàn)的人都知道這個(gè)分析的含義沫勿，也會(huì)用各種工具來(lái)做這個(gè)分析。這里面想把這個(gè)分析背后的細(xì)節(jié)講講清...
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一元線性回歸的細(xì)節(jié)摘要 一元線性回歸可以說(shuō)是數(shù)據(jù)分析中非常簡(jiǎn)單的一個(gè)知識(shí)點(diǎn)产雹，有一點(diǎn)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)烫罩、分析、建模經(jīng)驗(yàn)的人都知道這個(gè)分析的含義洽故，也會(huì)用各種工具來(lái)做這個(gè)分析贝攒。這里面想把這個(gè)分析背后的細(xì)節(jié)講講清...
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你好隘弊，損失函數(shù)部分可以再寫個(gè)詳細(xì)點(diǎn)的嗎？沒(méi)看得很懂荒适，或者舉例子
GBDT：梯度提升決策樹(shù)
綜述 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)梨熙，是一種...
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分布式矩陣（Distributed Matrix）
矩陣RowMatrix是最基礎(chǔ)的分布式矩陣類型。每行是一個(gè)本地向量刀诬，行索引無(wú)實(shí)際意義（即無(wú)法直接使用）咽扇。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一個(gè)由行組成的RDD中，其中每一行都使用一個(gè)本地向量來(lái)進(jìn)行存...
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SparkMllib數(shù)據(jù)類型
一.本地向量 有如下幾個(gè)類: Vector(基類),DenseVector,SparseVector,Vectors(工廠方法,推薦用) 工廠模式是：定義一個(gè)用于創(chuàng)建對(duì)象的接...
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