老王的博客

一.GraphLab可以用于推荐系统。二.如何安装GraphLab1.GraphLab只能在python2.7环境下运行切换新的虚拟环境conda create --name 你的新虚拟环境名 python=2.72.切换为刚才的环境conda activate 你的新虚拟环境3.安装GraphLab创建这个是官网GraphLab提供的下载方式点击Install your licensed copy of GraphLab Createpip install --upgrade -

一.推荐系统的类别：基于用户的推荐系统：用户一和用户二...对某些音乐打分，然后推断出用户一对某个音乐的打分基于项目的推荐系统：用户一喜欢的衣服裤子和用户二喜欢的衣服裤子相似，然后可以给用户一推荐用户二喜欢的衣服裤子二.计算Uu（平均数）是用户一所有的打分和/项目数Sim=（用户一对项目一分数减去平均数）乘以用户二对项目一分数减去平均数 然后求和 ...

一。无监督学习：无监督学习与监督学习的区别：簇：（先随机找K个簇，然后计算每一个x与k个簇的差值 然后找到最小的就行）通过npmean(x,axis=0)来计算列的平均值 若axis=1则计算行的平均值三.代码计算差值#encoding=utf8import mathimport numpy as npdef distance(x, y, p=2): ''' ...

一.可以做什么也可用于分类二：原理（找到符合某个条件来进行分类 就是一个x furuter）鸢尾花中petal length和petal width两个x，可以横着一次 竖着一次防止过拟合：优缺点三。代码from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierdef iris_predict(train_sample, trai...

一.向量机的目的：也可以用于分类二.如何划成几个部分（如何分类）找打一条线使得它们的距离最小三.相关代码问题：使用sklearn实现线性支持向量机，并通过癌细胞数据中训练集对模型进行训练，再对测试集癌细胞数据进行识别。 （修改参数使得测试最好）#encoding=utf8from sklearn.svm import SVRdef svr_predict(train_dat...

一.解决的问题二.初步使用线性回归方程解决：问题：这些点要么是0 要么是1 这样画出来的线有点不准确三.所以使用Sigmoid函数1.求sigmoid的函数：#sigmoid函数def sigmoid(t): #输入：负无穷到正无穷的实数 #输出：转换后的概率值 #********** Begin *********# return 1 / (1 ...

第一步：任务描述本关任务：编写一个能够载入线性回归相关数据的小程序编程要求：该实战内容中数据为一元数据，利用 pandas 读入数据文件，并为相应的数据附上名字标签，分别为Population 和 Profitdata = pd.read_csv(path, header= , names=[ ’ ', ’ ’ ])//提示代码1.导入os以及pandas2.利用os.getcw...