weixin_39593940的博客

#波士顿房价分析from sklearn import datasetsimport numpy as npfrom keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom keras.wrappers.scikit_learn import KerasRegressorfrom sklearn.model_selection import cross_val_scorefrom sklearn.model_sel.

Hadoop分布式集群-Putty介绍本次课程介绍一下Putty的安装与使用Windows操作系统和Linux服务器进行通讯，需要使用工具软件，这里我们介绍一下Putty。通过Putty发送SSH命令来完成文件数据交换。使用Putty的理由Putty是linux非常好用的telnet类工具，理由：1．完全免费的telnet和ssh客户端工具2．在9x/NT/2000下运行的非常好3...

本次课程介绍MongoDB的安装。一、MongoDB的安装（Windows）登录网址：https://www.mongodb.com/download-center/community下载后解压到本地路径，如C:\Users\soft\Desktop\MongoDB\资料查看一下bin目录在MongoDB目录下新建一文件夹：data打开命令窗口，进入bin目录...

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什么是数据数据就是观测值。例如测量数据。大家可能有个误区，认为客户填写的表单就是数据，对编程序而言，是的，但是不是常规的数据。当然填写的内容，一旦落入到观测空间，自然就成了数据。什么是大数据-指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据的5V特点（IBM提出）：...

数学基础-内容概述计算机的灵魂是软件，软件的灵魂是算法。数学在计算领域作用的体现，就是算法。算法是任何定义的计算过程，该过程取某个值或值的集合作为输入并产生某个值或值的集合作为输出。算法就是把输入转换成输出的计算步骤的一个序列。算法能解决那种问题排序。它是计算机科学的一个基本操作。识别人类DNA中的所有10万个基因，确定构成人类DNA的30亿个化学基对的序列，存储这些信息并为数据分析...

线代-基本运算向量的基本运算向量标准化向量的加法向量的减法数乘以向量向量投影向量的数量积向量的向量积矩阵的基本运算可以认为是矩阵之间一些最基本的关系，具体包括以下几个方面。矩阵的转置矩阵的加法矩阵的减法矩阵与数的乘法矩阵与矩阵的乘法方阵的行列式逆矩阵...

反映随机变量某些特征的数值称为随机变量的数字特征，这些数字特征在理论上和实践上都具有十分重要的意义。数学期望及方差，是常用的数字特征。数学期望这个词来源于赌博，我们来看如下的例子。甲乙二人赌技相同，各出现金100元，约定先胜三局者为胜，取得全部200元。现在甲胜2局乙胜1局的情况下中止，问赌本该如何分配？解 设想继续赌两局，则结果是以下四种情况之一：（甲胜、甲胜），（甲胜、乙胜），（乙胜、...

概率-分布与密度在随机试验中，无论试验结果本身与数量是否有关，都可以把试验的每个结果与实数对应起来，即把试验结果数量化，这样的数量依赖于试验的结果，随试验结果的不同而变化，所以它的取值具有随机性，称这样的变量为随机变量。随机变量分为两类：若全部可能取到的值是有限个或无限可列个，这种随机变量称为离散型随机变量。若随机变量的取值无法按一定的次序一一列举，则成为非离散型随机变量。则称X为连续型随...

线代-行列式与矩阵线性代数是一门应用性很强，而且理论非常抽象的数学学科。计算机图形学、计算机辅助设计、密码学、网络技术、经济学等无不以线性代数为基础。向量、矩阵、线性方程组是线性代数的基础核心。向量、矩阵、行列式是线性代数中的三个数学工具。向量：既有大小又有方向的量称为向量（Vector）,只有大小没有方向的量称为数量。向量可用数组表示，一个向量就是一个数组，数组中包含“数”的数目，称为向量...

Spark RDD介绍首先，我们来了解一下Spark是什么。Spark是一个用来实现快速而通用的集群计算的平台。Spark适用于各种各样原先需要多种不同的分布式平台的场景，包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理。通过在一个统一的框架下支持这些不同的计算，Spark使我们可以简单而低耗地把各种处理流程整合在一起。而这样的组合，在实际的数据分析过程中是很有意义的。不仅如此，Spark的这种特性...

机器学习算法概述机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。机器学习横跨计算机科学、工程技术和统计学等多个学科，需要多学科的专业知识。机器学习的主要任务就是分类。很多机器学习算法非常善于分类。机器学习算法进行分类，首先要做的是算法训练，即学习如何分类。通常我们为算法输入大量已分类数据作为算法的训练集。训练集是用于训练机器学习算法的数据样本集合。为了测试机器学习算法的效果，通常使用两套独立的样本...

深度学习软件环境和基本要求1、Python3.6.6（详见系列文章中：汇智学堂-python系列小游戏开发准备工作）2、安装类库：SciPy、NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow、CNTK和Keras安装SciPypip install SciPy见图一、图二图一图二安装NumPypip install nump...