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深度学习之tensorflow实战篇

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MODELER C5.0
摘要: 机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树的构建,讨论并研究决策树模型评估准则。最后基于 R 语言和 SPSS Modeler这两个工具,分别设计与实现了决策树模型的应用实例。1.机器学习
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2019-02-14
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PCA: Principal Components Analysis,主成分分析法原理
PCA: Principal Components Analysis,主成分分析法原理 1、引入
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2019-02-14
1.1K0
机器学习之随机森林(R)randomFordom算法案例
随机森林,指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。该分类器最早由Leo Breiman和Adele Cutler提出,并被注册成了商标。简单来说,随机森林就是由多棵CART(Classification And Regression Tree)构成的。对于每棵树,它们使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的,这意味着,总的训练集中的有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中,也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时,使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的,根据Leo Breiman的建议,假设总的特征数量为M,这个比例可以是sqrt(M),1/2sqrt(M),2sqrt(M)。
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2019-02-14
7350
hive中数据类型的转化CAST
在《Hive内置数据类型》文章中,我们提到了Hive内置数据类型由基本数据类型和复杂数据类型组成。今天的话题是Hive数据类型之间的转换。同Java语言一样,Hive也包括隐式转换(implicit conversions)和显式转换(explicitly conversions)。   Hive在需要的时候将会对numeric类型的数据进行隐式转换。比如我们对两个不同数据类型的数字进行比较,假如一个数据类型是INT型,另一个是SMALLINT类型,那么SMALLINT类型的数据将会被隐式转换地转换为INT类型,这个到底和Java中的一样;但是我们不能隐式地将一个 INT类型的数据转换成SMALLINT或TINYINT类型的数据,这将会返回错误,除非你使用了CAST操作。   任何整数类型都可以隐式地转换成一个范围更大的类型。TINYINT,SMALLINT,INT,BIGINT,FLOAT和STRING都可以隐式地转换成DOUBLE;是的你没看出,STRING也可以隐式地转换成DOUBLE!但是你要记住,BOOLEAN类型不能转换为其他任何数据类型!
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2019-02-14
1.5K0
python 数据标准化常用方法,z-score\min-max标准化
在数据分析之前,我们通常需要先将数据标准化(normalization),利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题,对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果,须先考虑改变逆指标数据性质,使所有指标对测评方案的作用力同趋化,再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。数据标准化的方法有很多种,常用的有"最小-最大标准化"、"Z-score标准化"和"按小数定标标准化"等。经过上述标准化处理,原始数据均转换为无量纲化指标测评值,即各指标值都处于同一个数量级别上,可以进行综合测评分析。
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2019-01-25
16.1K0
R语言读CSV、txt文件方式以及read.table read.csv 和readr(大数据读取包)
首先准备测试数据*(mtcars) 分别为CSV.    TXT read.table 默认形式读取CSV(×)与TXT(效果理想) ① > test<-read.table("C:/Users/ad
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2018-03-19
8K0
union(并),setdiff(差),intersect(交)R语言含义
union(并) 求两个向量的并集 集合可以是任何数值类型 union(x=1:3, y=2:5) [1] 1 2 3 4 5 union(x=c("abc", "12"), y=c("bcd", "efg")) [1] "abc" "12""bcd" "efg" setdiff(差) 求向量x与向量y中不同的元素(只取x中不同的元素) setdiff(x, y) setdiff(x=1:4, y=2:3)[1] 1 4 intersect(交) 两个向量的交集 intersect(x=c(1:
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2018-03-19
1K0
交互式使用 R题(shell)
交互式使用 R 交互式shell是一种很方便的环境,可以进行各种尝试,随时调整过程。与Python、Ruby等语言一样,R也提供了shell环境。本文开始的例子就是以交互的方式使用R。当打开R控制台时,R会显示命令提示符”>”,此时可以输入命令。 下面是交互式使用R的几个例子: 例一: help.start() #启动在线帮助,会打开浏览器。 x <- rnorm(50); y <- rnorm(x) #产生两个随机向量x和y plot(x,y) #使用x,y画二维散点图, 会打开一个图形窗口 ls()
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2018-03-19
1.1K0
Rosenblatt感知器的结构 与基本原理
Rosenblatt感知器详解 在学习了机器学习十大算法之后,我决定将目光投向神经网络,从而攀登深度学习的高峰。这条险路的第一个拦路虎就是Rosenblatt感知器。为什么这么说呢?不仅是因为它开拓性的贡献——感知器是第一个从算法上完整描述的神经网络,而Rosenblatt感知器是感知器作为监督学习的第一个模型。还因为学习Rosenblatt感知器能够帮助了解神经元的结构、信息流的传递以及知识的学习和存储,从而打开看待问题的全新视角——模拟人脑解决问题。当然,仅仅如此的话,它只能说是可口的羔羊,谈不上拦路
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2018-03-19
1.5K0
聚类方法的区别解读:各种聚类分析呀呀呀
k 均值聚类法 快速高效,特别是大量数据时,准确性高一些,但是需要你自己指定聚类的类别数量 系统聚类法则是系统自己根据数据之间的距离来自动列出类别,所以通过系统聚类法 得出一个树状图,至于聚类的类别 需要自己根据树状图以及经验来确定   (同上)在聚类分析中,我们常用的聚类方法有快速聚类(迭代聚类)和层次聚类。其中层次聚类容易受到极值的影响,并且计算复杂速度慢不适合大样本聚类;快速聚类虽然速度快,但是其分类指标要求是定距变量,而实际研究中,有很多的定类变量,如性别、学历、职业、重复购买的可能性等多个与研究
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2018-03-16
1.3K0
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