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深度学习之tensorflow实战篇

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R语言函数的含义与用法,实现过程解读
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。
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2019-02-13
5.3K0
从零到一spark进阶之路(三) pyspark 处理movies数据集(整理ING6-20)
官方对PySpark的释义为:“PySpark is the Python API for Spark”。 也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。 Spark使用py4j来实现python与java的互操作,从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark,一个Spark的python shell,可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。
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2019-01-25
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tensorflow载入数据的三种方式 之 TF生成数据的方法
Tensorflow数据读取有三种方式: Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据,再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 具体可以参考:极客学院的数据读取 这里介绍下: TF生成数据的方式 正常情况下,使用tf.initialize_all_variables()初始化变量,在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1)如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initiali
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2018-03-19
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
R语言函数的含义与用法,实现过程解读
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件,它基于S语言,并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
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2018-03-19
4.5K0
Python信贷数据处理与初步分析(ZIP解压)
#!/usr/bin/python # coding=utf-8 ''' @author: lenovo @software: 3.6 PyCharm @file: 8W信贷数据处理.py @time: 20170531 @function:Credit data processing and preliminary analysis 信贷数据处理与初步分析 @edition :1.0 ''' #导入模块 from __future__ import division, pr
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2018-03-16
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数据预处理—剔除异常值,平滑处理,标准化(归一化)
数据预处理的主要任务如下: (1)数据清理:填写空缺值,平滑噪声数据,识别,删除孤立点,解决不一致性 (2)数据集成:集成多个数据库,数据立方体,文件 (3)数据变换:规范化(消除冗余属性)和聚集(数据汇总),将数据从一个较大的子空间投影到一个较小的子空间 (4)数据归约:得到数据集的压缩表示,量小,但可以得到相近或相同的结果 (5)数据离散化:数据规约的一部分,通过概念分层和数据的离散化来规约数据,对数字型数据比较重要。 1.数据清洗 (1)处理空缺值: A, 忽略元组 B.人工填写空缺值 C.使用一个全
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2018-03-16
4.1K0
Shapes and line types for R
Solution Note that with bitmap output, the filled symbols 15-18 may render without proper anti-alia
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2018-03-16
1.3K0
R语言的数据导入与导出(write.table,CAT)
福尔·摩斯曾说过:“数据,数据,没有数据的推理是罪恶!”不过比起有意思的统计分析,数据的导入与导出显得十分的无趣,但是不得不说统计分析的数据导入与导出是个让人沮丧的任务,而且耗时巨大。 今天分享的是R中数据的输出与一些特定格式的数据读入。 一、数据的输出 R中提供了write.table(),cat()等函数来导出数据。不过值得指出的是R语言能够导出的数据格式是有限的,比如在基本包中,我们能够导出数据的格式只有txt,csv。 现在介绍一下两个函数的用法: write.table(x, file = “”
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2018-03-16
4K0
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
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2018-03-16
29.7K0
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