IT届的小学生

       利用QQ群进行数据挖掘案例，数据源来源于2016年12-2017年大致一个月的QQ群基本数据，通过对聊天内容的分析，了解QQ聊天群资料了解时间，人群以及关键词，并构建相应图表、云图等，下图为本人所在提取的QQ群：   以下是R代码部分：file.data<-scan("C:/Users/admin/Desktop/数据挖掘机器学习R-hive.txt",what="",sep=...

首先准备测试数据*(mtcars)分别为CSV. TXTread.table 默认形式读取CSV（×）与TXT(效果理想) ①> test<-read.table("C:/Users/admin/Desktop/test.txt",header = F)Error in scan(file = file, what = what, sep = sep, quote = quote, d

XPath 是一门在 XML 文档中查找信息的语言。XPath 用来在 XML 文档中对元素和属性进行遍历。关于xpath的说明文档可以参照:XPATH基础说明lxml用法源自 lxml python 官方文档，更多内容请直接参阅官方文档，本文对其进行翻译与整理。 官方英文版（lxml说明） 安装方法： pip install lxml 案例：百度百科词条为案例：明月镇词条 https:/

3步初识ursl与views之间的作用原理视图函数相关的URL(网址) （访问啥网址对应啥内容）1、打开app01/views.py文件，输入下列代码： 2、针对bbs中urls进行编辑访问地址 3、结果展示 以上为最基础基本流程展示调用数据库中数据以及html文件

特征缩放实际当我们在计算线性回归模型的时候，会发现特征变量x，不同维度之间的取值范围差异很大。这就造成了我们在使用梯度下降算法的时候，由于维度之间的差异使得Jθ的值收敛的很慢。我们还是以房价预测为例子，我们使用2个特征。房子的尺寸（1~2000），房间的数量（1-5）。以这两个参数为横纵坐标，绘制代价函数的等高线图能看出整个图显得很扁，假如红色的轨迹即为函数收敛的过程，会发现此时函数收敛的非常慢。

为什么要介绍梯度下降法和牛顿法那？这里提及两个算法模型GBDT和XGBoost,两个都是boosting模型。GBDT和xgb的目标函数是不同的，同时针对其目标函数中的误差函数 L(θ) 的拟合方式也有差异：GBDT利用一阶泰勒展开两项，做一个近似xgboost利用二阶泰勒展开三项，做一个近似言为之意，GBDT在函数空间中利用梯度下降法进行优化XGBoost在函数空间中用牛顿法进行...