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第一次接觸資料採礦相關知識，膜拜大牛的文章，希望以後能夠加上自己的理解 什麼是聚類、分類、迴歸。 文章1：資料採礦常用的方法（分類，迴歸，聚類，關聯規則等），稍微對概念上有一個講解 原文地址 文章2：從決策樹學習談到貝葉斯分類演算法、EM、HMM原文地址 資料採礦需要哪些數學知識。 資料採礦中所需的機率論與數理統計知識原文地址 支援向量機（SVM） 支援向量機機器學習筆記08：支援向量機（一）(SVM)

jupyter notebook非常方便，想在伺服器上面搭建一個，但是訪問不了。 （一）首先是安裝jupyter notebook， pip install jupyter 如果pip安裝報錯，缺少sqlite的庫，那麼請安裝 sudo apt-get install libsqlite3-dev 然後需要 “重新編譯python”，再通過pip安裝（python3.x則不需要安裝pysqlite） pip install

在增強學習中有一大類方法叫policy gradient，最典型的是REINFORCE。 在這類方法中，目標函數J(w)（通常是the expectation of long term reward）對policy參數w的gradient為： ▽J(w)  == E[ ▽logπ(a|s) * return ] == E[ ▽logπ(a|s) * (return-baseline)] ~=計算N個sample的 ▽logπ(a|s)

李宏毅老師的課程：https://www.youtube.com/watch?v=W8XF3ME8G2I 老師說，對於同一個observation/state（atari game的畫面），也不一定會採取相同的動作，因為有些actor是stochastic的，選action有一定隨機性，這一點好理解。。。 老師還說，即便actor採取同一個action，得到的reward和next

看題目就知道做什麼工作：Topic-specific Retweet Count Ranking for Weibo 摘要： In this paper, we study \emph{topic-specific} retweet count ranking problem in Weibo. Two challenges make this task nontrivial. Firstly, traditional methods cannot derive

先安裝上再說： sudo pip install keras 或者手動安裝： 下載：git clone git://github.com/fchollet/keras.git 傳到相應機器上 安裝：cd to the Keras folder and run the install command: sudo python setup.py install

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html#sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer class  sklearn.feature_extraction.text. CountVectorizer (

開包即用，不用看代碼。 如果著急使用可以直接使用我構建的鏡像，請從配置鏡像源開始看 關於SDKMAN SDKMAN!是在大多數基於Unix的系統上管理多個軟體開發套件的並行版本的工具， 官方網站為 http://sdkman.io/ SDKMAN的安裝很簡單 $ curl -s "https://get.sdkman.io" | bash 不過在網路受到限制的情況下，就不適合自動安裝了，此時可以藉助Docker構建鏡像，然後分發到目標裝置。

jQuery - Events事件 - click單擊 jQuery支援綁定HTML元素的click事件， 函數的第一個參數是event對象，在IE中，使用event.srcElement擷取觸發事件的對象，而在Firefox中，使用 event.target擷取觸發事件的對象，jQuery並沒有對該事件進行封裝。為了避免判斷瀏覽器類型，可以使用this變數。 click( ) - Overview概述 Triggers the click event

最佳化理論·非線性最小二乘 標籤（空格分隔）： 數學 非線性最小二乘問題是橢圓擬合中最易遇到的最佳化問題，本文主要對非線性二乘的基本分析做簡單介紹 1. 什麼是最小二乘問題 目標函數能夠寫為m個函數平方和的最佳化問題 其中，每個函數 fi(x) f_i(x)都是待最佳化向量 x x的函數。 2.非線性最小二乘問題 當 fi(x)

rides = pd.read_csv(data_path) # OSError Traceback (most recent call last)<ipython-input-48-4b01f471424e> in <module>()----> 1 rides =

對每一列特徵值進行歸一化 for i in X.columns: acidity_max = X[i].max() def transform(x): return x/acidity_max X[i] =X[i].map(transform) str2float 法1： 把每一列中的字串轉換成int類型 race=X['race'].unique()occupation=X['occupation'].unique()hours=X['hours_

第一步： 在終端中，輸入以下命令： sudo wget http://www.linuxidc.com/files/repo/google-chrome.list -P /etc/apt/sources.list.d/ 將下載源加入到系統的源列表 第二步： 在終端中，輸入以下命令： wget -q -O - https://dl.google.com/linux/linux_signing_key.pub | sudo apt-key add -

時間：2017.12.4 （1）下載對應版本解壓 在/usr/MyTool/pycharm-community-2017.3/bin目錄下./pycharm.sh 安裝成功。 （2）匯入相關庫 建立一個project 點開file，選擇default settings，再選擇Project Interpreter。 點擊右上方齒輪，選擇add local… 內容看著選，但是一定要選上對所有項目都生效。然後就建立了一個新的Interpreter

Pycharm for linux 安裝pycharm之前要安裝好JDK8，依次執行如下的命令： sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/javasudo apt-get updatesudo apt-get install oracle-java8-installer 檢測安裝是否成功 　　$ java -version　　java version "1.8.0_20"　　Java(TM) SE Runtime

摘要： 信用評分卡模型在國外是一種成熟的預測方法，尤其在信用風險評估以及金融風險控制領域更是得到了比較廣泛的使用，其原理是將模型變數WOE編碼方式離散化之後運用logistic迴歸模型進行的一種二分類變數的廣義線性模型。        本文重點介紹模型變數WOE以及IV原理，為表述方便，本文將模型目標標量為1記為違約使用者，對於目標變數為0記為正常使用者；則WOE(weight of E

//  XGBOOST測試 //調用形式 //  /opt/app/spark-1.6.1/bin/spark-shell --master yarn-client --conf spark.executor.extraJavaOptions='-XX:PermSize=1024M' --driver-memory 6g --num-executors 80  //(續上)  --executor-memory 6g

很多時候我們都會在終端進行檔案/檔案夾的建立與刪除 使用快速鍵ctrl + alt + t 開啟終端： 建立檔案： touch a.txt 建立檔案夾： mkdir NewFolder 刪除檔案： rm a.txt 刪除檔案夾： rmdir NewFolder 刪除帶有檔案的檔案夾： rm -r NewFolder 記筆記是為了以後自己能牢牢的掌握，也是給後人填坑， 用終端是為了適應依賴win的GUI介面

因為這是第二次在Ubuntu下進行sublime的安裝了，之前找了找還是找不到安裝教程，又找兩個什麼使用命令進行安裝的，但是我這一直安裝不上去，老是報錯，現在坐下來，然後又想到了使用dpkg 進行安裝包的安裝 方法一 sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/sublime-text-3 sudo apt-get update sudo apt-get install sublime-text-installer 反正我這次裝沒有成功過

在使用RobotFramework-RequestsLibrary時，在使用post關鍵字時，發現參數data={}無法傳入。 調試時發現，在robotframework進行參數傳入時，會自動轉換為unicode類型，在post方法內部又將data的類型轉換為了str。而requests模組的post方法需要的參數是字典類型，所以最後參數無法傳入。 解決方案： 將調用requests模組的post方法時，將data轉換成字典類型。如下所示： resp =