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深度学习之tensorflow实战篇

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python下的Pandas中DataFrame基本操作(一),基本函数整理
pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍,但在实际使用过程中,我发现书中的内容还只是冰山一角。谈到pandas数据的行更新、表合并等操作,一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说,都不太好分清使用的场合与用途。 构造函数 方法 描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy]) 构造数据框 属性和数据 方法
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2018-06-13
10.9K0
Win10下的 Anaconda的安装
首先我们先从Anaconda官网(https://anaconda.org/)上下载对应自己系统版本的Anaconda。因为我的电脑是win10,64位的, 我下载的是:Anaconda3-5.1
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2018-04-18
1.5K0
python下Matplotlib绘图案例与常见设置简介
首先一幅Matplotlib的图像组成部分介绍。 基本构成 在matplotlib中,整个图像为一个Figure对象。在Figure对象中可以包含一个或者多个Axes对象。每个Axes(ax)对象都是
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2018-04-17
1.4K0
centos7.4安装PostgreSQL,测试中
安装yum更新源 yum install https://download.postgresql.org/pub/repos/yum/10/redhat/rhel-7-x86_64/pgdg-re
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2018-04-02
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SVM:利用sklearn 实现SVM分类 相关参数说明ING
scv 函数 class sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel=’rbf’, degree=3, gamma=’auto’, coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decision_function_shape=None, random_state=None) SVM在sklearn库
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2018-04-02
1K0
RNN与LSTM之间的介绍和公式梳理
最近在整理tensorflow,经常用到RNN与lSTM,故整理如下: -RNN:循环神经网络(Recurrent Neural Networks) -LSTM:长短时记忆网络(Long Short-Term Memory) 在看这篇文章之前,如果之前没有接触过-神经网络,请先阅读-神经网络调优 RNNs的目的使用来处理序列数据。其在自然语言中贡献巨大,中文分词、词性标注、命名实体识别、机器翻译、语音识别都属于序列挖掘的范畴。序列挖掘的特点就是某一步的输出不仅依赖于这一步的输入,还依赖于其他步的
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2018-03-19
5.3K0
python 生成内嵌式字典(dict)-案例从python提取内嵌json写入mongodb
从mongo查询利用python 读写如新的集合 import traceback, from gaode_hotel.conn_mongodb import conn_mongodb import pandas as pd class extra_yunnan_hotel(object): def get_yunnan_hotel(self): #查询 db_1 = conn_mongodb("gaode_pois","gaode_pois_hotel_beijin
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2018-03-19
1.8K0
mongodb11天之屠龙宝刀(八)聚合函数与管道:sql与mongodb聚合函数对比
mongodb11天之屠龙宝刀(八)聚合函数与管道:sql与mongodb聚合函数对比 MongoDB 聚合 MongoDB中聚合(aggregate)主要用于处理数据(诸如统计平均值,求和等),并返回计算后的数据结果。有点类似sql语句中的 count(*)。 基本语法为:db.collection.aggregate( [ , , … ] ) 现在在mycol集合中有以下数据: { "_id" : 1, "name" : "tom", "sex" : "男", "score" : 100, "age
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2018-03-19
1.7K0
NLP之tfidf与textrank算法细节对比基于结巴分词
-NLP之tfidf与textrank算法细节对比 注:结巴默认在site-packages目录 关于结巴分词的添加停用词以及增加词相关操作可参考之前的博客,这里重点说下结巴关键词提取的两个算法 1.tfidf算法 官方文档如下: extract_tags(sentence, topK=20, withWeight=False, allowPOS=(), withFlag=False) method of jieba.analyse.tfidf.TFIDF instance Extra
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2018-03-19
2.2K0
python SVM 案例,sklearn.svm.SVC 参数说明
sklearn.svm.SVC 参数说明 经常用到sklearn中的SVC函数,这里把文档中的参数翻译了一些,以备不时之需。 本身这个函数也是基于libsvm实现的,所以在参数设置上有很多相似的地方。(PS: libsvm中的二次规划问题的解决算法是SMO)。 sklearn.svm.SVC(C=1.0,kernel='rbf', degree=3, gamma='auto',coef0=0.0,shrinking=True,probability=False,tol=0.001,cache_size=20
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2018-03-19
6K0
地理信息地图标记KML与KMZ的区别
地理信息地图标记KML与KMZ的区别 KML (keyhole markup language)是以XML语言为基础开发的一种文件格式,用来描述和存储地理信息数据(点、线、面、图片等),是纯粹的xml文本格式,可用记事本打开编辑,所以kml文件很小。KML跟XML文件最大的不同就是KML描述的是地理信息数据。最早开发KML的是keyhole公司,2004年Goole收购keyhole并用KML开发GooleEarth. KML是原先的Keyhole客户端进行读写的文件格式,是一种XML描述语言,并且是文本格
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2018-03-19
3.9K0
python yield函数深入浅出理解
首先关于生成器的那些事: 1.通常的for…in…循环中,in后面是一个数组,这个数组就是一个可迭代对象,类似的还有链表,字符串,文件。它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。 它可以是mylist = [1, 2, 3],也可以是mylist = [x*x for x in range(3)]。 *它的缺陷是所有数据都在内存中,如果有海量数据的话将会非常耗内存。 2.生成器是可以迭代的,但只可以读取它一次。因为用的时候才生成。比如 mygenerator = (x*
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2018-03-19
1.3K0
windows 下对Redis的安装和部署以及连接客户端
Redis的安装和部署 一、Redis的下载地址 Redis官方并没有提供Redis的windows安装包,但在github上, 有相关的下载地址,如下: https://github.com/ServiceStack/redis-windows/tree/master/downloads 也可以到百度网盘下载,下载地址:http://pan.baidu.com/s/1gf2nuin,我下载的版本是redis-64.3.0.503.zip(64位的win系统,redis 3.0版本)。  —–
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2018-03-19
2.8K0
windows下mysql忘记root密码,如何重设密码
添加windows下mysql服务 以管理员身份打开cmd,执行 mysqld --install net stop mysql # 忘记密码找回 找到mysql数据库中的my.ini配置文件,登录跳过密码验证,增加字段skip-grant-tables然后保存 skip-grant-tables # 启动mysql服务 net start mysql 打开mysql目录窗口,找到bin目录下面的mysql.exe文件,以管理员身份运行 在打开的窗口中输入密码重置代码 mysql>use mysql m
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2018-03-19
1.9K0
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:/Us
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2018-03-19
8.2K0
用R进行文本分析初探——包含导入词库和和导入李白语句
用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例 一.写在前面的话~   刚吃饭的时候同学问我,你为什么要用R做文本分析,你不是应该用R建模么,在我和她解释了一会儿后,她嘱咐我好好写这篇博文,嗯为了娟儿同学,细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义,文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲,文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取;文本分析是文本挖掘、信息
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2018-03-19
2.4K1
IBM SPSS Modeler Social Network Analysis 的介绍和日常应用
IBM SPSS Modeler Social Network Analysis,中文叫做社交网络分析,本文将一律简称 SNA。 引言 IBM Business Analytics 能够帮助决策者提供可信任的完整的一致和准确的信息,以提高企业业绩。企业智能,预测分析,财务业绩和战略管理的完成解决方案。该方案能够提供对当前业绩的清晰直接和实用的洞察力,以及预测未来结果的能力。从而为帮助用户实现决策自动化提供强有力的支持。许多对行为建模的方法都侧重个人。它们使用有关个人的各种数据生成一个模型,并使用行为的关键指
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2018-03-19
8180
Hive的left join、left outer join和left semi join三者的区别
Hive的Join的文档说明地址: https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual%2BJoins 以下为两个测试数据表建表语句: MySQL use test; DROP TABLE IF EXISTS table1; create table table1( student_no bigint comment '学号', student_name string comment '姓名' ) COMMENT 'test 学生信
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2018-03-19
2.7K0
查找python项目依赖并生成requirements.txt与安装,指定路径
Python项目中必须包含一个 requirements.txt 文件,用于记录所有依赖包及其精确的版本号。以便新环境部署。 我的是python -m 指定python类型,如果你只有一个版本直
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2018-03-16
1.9K0
基于gensim的Doc2Vec简析,以及用python 实现简要代码
Doc2Vec 原理: Doc2Vec 或者叫做 paragraph2vec, sentence embeddings,是一种非监督式算法,可以获得sentences/paragraphs/documents 的向量表达,是 word2vec 的拓展。学出来的向量可以通过计算距离来找 sentences/paragraphs/documents 之间的相似性, 或者进一步可以给文档打标签。 例如首先是找到一个向量可以代表文档的意思, 然后可以将向量投入到监督式机器学习算法中得到文档的标签, 例如在
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2018-03-16
7.5K0
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