LXYTSOS的专栏

萌发预测双色球的想法来源于很久以前，小时候电视上看双色球开奖结果的时候，总会发现当解说员说“下一个中奖号码是···”的时候，中奖号码就跳出来了，所以我认为是可以认为控制的，至于可不可以预测，那就不知道了，反正试试吧。首先我得收集双色球的中奖号码，通过历史中奖号码来预测下一组号码。表结构设计：中奖号码表：

经过三次计算，发现计算结果相差不大，所以觉得预测算法不够完善，现在还不知道如何使用其他的方式来预测，所以只能计算每次预测的误差平均值，在预测的时候加上这个误差平均值，看看效果（PS：今天4月10日预测出来的1号球居然是0····所以才想着用误差平均值来修正）。修改的Python代码如下：#查询误差数据cursor.execute('select * from tb_error

昨天我在Kaggle上下载了一份用于手写数字识别的数据集，想通过最近学习到的一些方法来训练一个模型进行手写数字识别。这些数据集是从28×28像素大小的手写数字灰度图像中得来，其中训练数据第一个元素是具体的手写数字，剩下的784个元素是手写数字灰度图像每个像素的灰度值，范围为[0,255]，测试数据则没有训练数据中的第一个元素，只包含784个灰度值。现在我打算使用Spark MLlib中提供的朴素贝叶

昨天我使用Spark MLlib的朴素贝叶斯进行手写数字识别，准确率在0.83左右，今天使用了RandomForest来训练模型，并进行了参数调优。首先来说说RandomForest 训练分类器时使用到的一些参数：numTrees：随机森林中树的数目。增大这个数值可以减小预测的方差，提高预测试验的准确性，训练时间会线性地随之增长。maxDepth：随机森林中每棵树的深度。增加这个值可以是模型更具