by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors from random import choice X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [-3, -2], [1, 1], [2, 1], [3, 2]]) neigh = NearestNeighbors(n_neighbors = 5) n
https://blog.csdn.net/App_12062011/article/details/84797641
模糊字符串匹配（Fuzzy string matching）是一种查找近似模式（而不是完全匹配）的技术。换句话说，模糊字符串匹配是一种搜索类型，即使用户拼错单词或仅输入部分单词进行搜索，也会找到匹配项。也称为近似字符串匹配(approximate string matching)。
根据Gregory Piatetsky, KDnuggets，最新的调查问题是：在最近的12个月中，你在实际数据科学相关应用中用到了那些模型/算法？ 于是就有了以下基于844份答卷的结果。 ◆
在K-Means算法中，最终的聚类效果受初始的聚类中心的影响，K-Means++算法的提出，为选择较好的初始聚类中心提供了依据，但是算法中，聚类的类别个数k仍需事先制定，对于类别个数事先未知的数据集，K-Means和K-Means++将很难对其精确求解，对此，有一些改进的算法被提出来处理聚类个数k未知的情形。Mean Shift算法，又被称为均值漂移算法，与K-Means算法一样，都是基于聚类中心的聚类算法，不同的是，Mean Shift算法不需要事先制定类别个数k。
SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛化(General)，SMOTE算法的基本思想是对少数类样本进行分析并根据少数类样本人工合成新样本添加到数据集中，具体如下图所示，算法流程如下。
参考资料来自sklearn官方网站：http://scikit-learn.org/stable/
在企业的数据分析中，很少会遇到正负样本数据比例平衡的状况。通常情况是，绝大多数为正样本，而只有极少数（几个或者十几个）负样本。在这种情况下，不论是用LR，SVM或者基于提升方法的随机森林，直接用该数据集进行学习的效果都不会太好，原因是这些方法的学习结果都会偏向于样本较多的一类。另一个方面，对学习结果进行评估时，假如正样本占95%，负样本仅占5%，这样甚至不需要学习，直接把所有新样本预测为正，准确率就可以达到95%，而召回率却很低。因此，在学习一个模型前，处理不平衡的数据是十分必要的。
BioStructures提供了读取，写入和操纵大分子结构（蛋白质）的功能。可以将Protein Data Bank（PDB），mmCIF和MMTF格式的文件读入。还提供了访问PDB的功能。
【导读】本文使用Python实现简单的推荐系统，分别实践了基于用户和基于商品的推荐系统，代码使用sklearn工具包实现。除了代码实现外，还分别从理论上介绍了两种推荐系统原理：User-Based Collaborative Filtering 和 Item-Based Collaborative Filtering，并讲解了几种常见的相似性度量方法及它们分别适用场景，还实现了推荐系统的评估。最终分析两种推荐系统的优劣，说明混合推荐技术可能具有更好的性能。 作者 | Chhavi Saluja 编译 | 专
sklearn（Scikit-learn）是python中一个提供机器学习算法的库，是一组简单有效的工具集，其开源、可复用。sklearn库的共分为6大部分，分别用于完成分类任务、回归任务、聚类任务、降维任务、模型选择以及数据的预处理。
SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以 Nitesh V. Chawla(2002) 的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类器(贝叶斯和决策树)上进行对比算法性能并且讨论其算法改进的途径。
cuML是一套用于实现与其他RAPIDS项目共享兼容API的机器学习算法和数学原语函数。
SVC 使用超平面来创建决策区域，不会自然输出观察是某一类成员的概率估计。 但是，我们实际上可以通过一些技巧输出校准的类概率。 在 SVC 中，可以使用 Platt 缩放，其中首先训练 SVC，然后训练单独的交叉验证逻辑回归来将 SVC 输出映射到概率：
█ 本文译自高级研究团队首席架构师 Etienne Bernard 于2017年10月10日的博客文章： Building the Automated Data Scientist : The New Classify and Predict 自动化数据科学 想象一下，面包师将数据科学应用程序连接到他的数据库，并问："我们下周日要卖出多少个羊角面包？" 应用程序将简单地回答："根据您记录的数据和其他因素，如天气预报，有90％的机会，会卖出62到67个羊角面包。" 面包师可以相应地进行规划。这就是一个自
1，误差：误差由偏差(bias)、方差(variance)和噪声(noise)组成；
作为一个算法工程师，我们接的业务需求不会比数据分析挖掘工程师少，作为一个爱偷懒的人，总机械重复的完成一样的预处理工作，我是不能忍的，所以在最近几天，我正在完善一些常规的、通用的预处理的code，方便我们以后在每次分析之前直接import快速搞定，省的每次都要去做一样的事情。
在使用Flask构建API时，有时候会遇到"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。这个错误出现的原因是我们试图将无法被JSON序列化的对象返回给客户端。本篇文章将解释这个错误的原因以及如何解决它。
每个人都喜欢电影，不分年龄、性别、种族、肤色或地理位置。通过这种神奇的媒介，我们在某种程度上彼此联系在一起。然而，最有趣的是，我们的选择和组合在电影偏好方面是多么独特。
基于密度的噪声应用空间聚类(DBSCAN)是一种无监督的ML聚类算法。无监督的意思是它不使用预先标记的目标来聚类数据点。聚类是指试图将相似的数据点分组到人工确定的组或簇中。它可以替代KMeans和层次聚类等流行的聚类算法。
导读：工欲善其事，必先利其器，机器学习也不例外。算法原理理解得再清楚，最终也需要通过编写代码来真正实现功能和解决问题。
JSON.stringify是我们经常用到的的一个方法，它主要作用是将 JavaScript 值和对象转换为字符串。如：
coconut是一款应用缓存服务器，主要用于场景化的缓存服务。coconut目前提供了两种场景模式：全局序列号发生器、全局额度管理器，可成为分布式、集群化系统架构中高性能独立功能部件。
题图来自 Prometheus TSDB (Part 1): The Head Block[1]
使用序列化器进行反序列化时，需要对数据进行验证后，才能获取验证成功的数据或保存成模型类对象。
童年的回忆中的益智视频游戏，你必须使用各种技巧在屏幕上引导下降的水流。您可以拆分流，稍后将它们合并，或者使用倾斜的木板来改变它们的方向。你必须要有创造力才能使水达到最终目标。
在 《Redis 概述》 中我们已经介绍过 DEL 、 EXISTS 、 EXPIRE 、SCAN 的用法了，下面我们介绍其他比较重要的命令。
此类扩展了 REST 框架的类，为标准列表视图和详细信息视图添加了通常需要的行为。GenericAPIView继承于APIView。
官网: http://reactivex.io/ 它支持基本所有的主流语言. 这里我简单介绍一下Rx.NET. 基本概念和RxJS是一样的. 下面开始切入正题. Rx.NET总览 Rx.NET总体上看可以分为三个部分: 核心部分: Observables, Observers和Subjects LINQ和扩展, 用于查询和过滤Observables 并发和调度的支持 .NET Core的Events .net core里面的event是通过委托对观察者模式的实现. 但是event在.net core里面并不
Django REST Framework 1. REST 前后端分离 API-ApplicationProgrammingInterface 为了应付千变万化的前端需求 REST:RepresataionsStateTrans 20000 Fieding博士提出 RESTful：遵守REST规范的技术设计的软件可以称为RESTful REST规范 URL代表一个资源，一个资源应该是一个名词 动作有HTTP的methode方法提供 URL应该包含版本信息，版本信息也可以放在HTTP协议中 过滤信息，使用UR
Prometheus项目中的storage和tsdb两个目录都和数据存储相关，但它们的职责和用途有所不同。
通过打包的方式，将结构体message发送给对方 对方收到后就会报告给上层QQ客户端
从FaultContractAttribute的定义我们可以看出，该特性可以在同一个目标对象上面多次应用（AllowMultiple = true）。这也很好理解：对于同一个服务操作，可能具有不同的异常场景，在不同的情况下，需要抛出不同的异常。 1: [AttributeUsage(AttributeTargets.Method, AllowMultiple = true, Inherited = false)] 2: public sealed class FaultContractAttri
tuple，str都可以看做是一种list，都可以进行切片操作。 利用切片操作，去掉一个字符串的前后空格。要注意是是前后空格是不止一个的，可能有很多个。
REST框架提供了一个类APIViewView，APIView类在以下方面与常规类不同，它是继承于View类。
分布式架构是互联网应用的基础架构，很多新人入职以来就开始负责编写和调用阿里的各种远程接口。但如同结婚一般，用对一个正确的接口就如同嫁一个正确的人一样，往往难以那么顺利的实现，或多或少大家都会在这个上边吃亏。
ListModelMixin是列表视图扩展类，提供list(request, *args, **kwargs)方法快速实现列表视图，返回200状态码。该Mixin的list方法会对数据进行过滤和分页。
无论你将kafka当作一个队列、消息总线或者数据存储平台，你都需要通过一个生产者向kafka写入数据，通过一个消费者从kafka读取数据。或者开发一个同时具备生产者和消费者功能的程序来使用kafka。 例如，在信用卡交易处理系统中，有一个客户端的应用程序（可能是一个在线商店）在支付事物发生之后将每个事物信息发送到kafka。另外一个应用程序负责根据规则引擎去检查该事物，确定该事物是否被批准还是被拒绝。然后将批准/拒绝的响应写回kafka。之后kafka将这个事物的响应回传。第三个应用程序可以从kafka中读取事物信息和其审批状态，并将他们存储在数据库中，以便分析人员桑后能对决策进行检查并改进审批规则引擎。 apache kafka提供了内置的客户端API，开发者在开发与kafka交互的应用程序时可以使用这些API。 在本章中，我们将学习如何使用kafka的生产者。首先对其设计理念和组件进行概述。我们将说明如何创建kafkaProducer和ProducerRecord对象。如何发送信息到kafka，以及如何处理kafak可能返回的错误。之后，我们将回顾用于控制生产者行为的重要配置选项。最后，我们将深入理解如何使用不同的分区方法和序列化。以及如何编写自己的序列化器和分区器。 在第四章我们将对kafka消费者客户端和消费kafka数据进行阐述。
前言 看完本系列前面几篇之后，估计大家也还是有点懵逼，本系列前八篇也都是参考RxSwift官方文档和一些概念做的解读。上几篇文章概念性的东西有点多，一时也是很难全部记住，大家脑子里面知道有这么个概念就行，用的时候，再来查阅一番，慢慢就掌握了。 本篇主要来深入了解一些RxSwift实战中用到的一些重要知识点，这里面有很多自己的理解，所以不免会有一些错误的地方，还请大家多多交流，如有发现错误的地方，欢迎评论。 概念 Rx系列的核心就是Observable Sequence这个相信大家心中已经有所了解了，这里不再
你好，我是 Guide。秋招即将到来，我对 JavaGuide 的内容进行了重构完善，公众号同步一下最新更新，希望能够帮助你。
在后序遍历得到的序列中，最后一个数字是树的根结点的值。数组中前面的数字可以分为两部分：第一部分是左子树结点的值，它们都比根结点的值小；第二部分是右子树结点的值，它们都比根结点的值大。
（2）Monster有一个Store方法，可以将一个Monster对象序列化后保存在文件中；
#encoding:utf8 # 设定编码-支持中文 1 基础 安装python2.7 wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.9/Python-2.7.9.tgz tar xvf Python-2.7.9.tgz cd Python-2.7.9 ./configure --prefix=/usr/local/python27 make make ins
在 HTML 和各种 API 格式的上下文中，超媒体链接已经变成 Web 越来越重要的一部分。然而遗憾的是，没有一种通用单一的超媒体格式，也没有一种通用的方式来表示链接间的格式。 该规范旨在为 PHP 开发人员提供一种简单的、通用的方式来表示一个独立于所使用的序列化格式的超媒体链接。 这反过来又允许系统将超媒体链接的响应序列化为一种或多种有线格式，而不依赖于决定这些链接应该是什么的过程。
上一篇文章我们主要介绍了什么是 Kafka，Kafka 的基本概念是什么，Kafka 单机和集群版的搭建，以及对基本的配置文件进行了大致的介绍，还对 Kafka 的几个主要角色进行了描述，我们知道，不管是把 Kafka 用作消息队列、消息总线还是数据存储平台来使用，最终是绕不过消息这个词的，这也是 Kafka 最最核心的内容，Kafka 的消息从哪里来？到哪里去？都干什么了？别着急，一步一步来，先说说 Kafka 的消息从哪来。
Prometheus的promql目录包含PromQL(Prometheus Query Language)的解析和执行代码:
本文上接DRF序列化和反序列化——基本使用，如果不了解DRF中序列化和反序列化，请先阅读前文。
在这个应用程序中，我们将创建一个名为 User 的资源类，用于处理用户相关的请求。用户对象将存储在一个名为 users 的字典中，用于模拟数据库操作。以下是示例代码：
这个模块允许您开启进程、连接输入、输出和错误的管道，并获取他们的返回代码。这个模块计划替代一些旧代码，如：
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