資料整合學習筆記 --- DataX學習筆記
wechat:812716131
------------------------------------------------------
技術交流群請聯絡上面wechat
------------------------------------------------------
Mail: [email protected]
------------------------------------------------------
------------------------------------------------------
部落格專注大資料 && AI && 演算法
------------------------------------------------------
混跡於北京
------------------------------------------------------
家鄉佳木斯
------------------------------------------------------
相關推薦
資料整合學習筆記 --- DataX學習筆記
wechat:812716131 ------------------------------------------------------ 技術交流群請聯絡上面wechat ----------------------------------------------
整合學習-模型融合學習筆記(附Python程式碼)
1 整合學習概述 整合學習(Ensemble Learning)是一種能在各種的機器學習任務上提高準確率的強有力技術,其通過組合多個基分類器(base classifier)來完成學習任務。基分類器一般採用的是弱可學習(weakly learnable)分類器,通過整合學習
資料結構和演算法分析學習筆記——複雜度分析
複雜度分析 本文只是我的個人學習筆記,用於記錄資料結構和演算法的學習總結。 如何得到演算法的執行效率? 事後統計 方式:直接在裝置上執行得到結果 缺點:測試結果受測試環境和測試資料規模影響
資料探勘基礎導論學習筆記(五)
第五章 分類 其他分類 貝葉斯分類器 貝葉斯定理:把類的先驗知識和從資料中收集的新證據相結合的統計原理。 公式: P(Y|X)=P(X|Y)*P(Y)/P(X) X是屬性集,Y是類變數 把X和Y看成隨機變數,用P(Y|X)以概率的方式捕捉二者之間的關係,這個條件
ES學習筆記之-整合測試的簡單學習
整合測試在es原始碼中的用法比較簡單。我選擇的切入口是delete-by-query外掛。 將es外掛的原始碼匯入intellij後,直接執行類DeleteByQueryRestIT, 就會執行所有的整合測試用例。 -ea -Dtests.security.manager=false 這個執行結果,會讓
MySQL索引資料結構及演算法原理學習筆記
1、預備知識 (1)儲存介質一般為主存和磁碟 (2)主存(RAM)支援隨機存取,磁碟定址需要定位【磁軌】和【扇區】,對應產生【尋道時間】和【旋轉時間】,因此磁碟的存取速度往往是主存的【幾百分之一】 (3)由於【區域性性原理】的歸納,以及磁碟IO非常耗時
DataX學習筆記-Writer外掛開發(續)
之前那篇筆記基於的DataX版本比較低,現換成git上最新版本的DataX重新開發基於將資料寫入ElasticSearch的Writer外掛 1、檢出DataX原始碼(git clone https://github.com/alibaba/DataX.git Data
[機器學習]Scikit-Learn學習筆記03——Scikit-Learn資料模型
Scikit-Learn提供了比較全的資料集,主要分為以下幾類 1. 自帶的小資料集(packaged dataset) 2. 線上下載的資料集(Downloaded Dataset) 3. 生成的資料集(Generated Dataset) 4. svm
Scikit-Learn 與 TensorFlow 機器學習實用指南學習筆記 4 —— 資料探索與視覺化、發現規律
紅色石頭的個人網站:redstonewill.com 目前為止,我們已經對資料有了初步的認識,大體上明白了我們要處理的資料型別。現在,我們將進入更深入的研究。 首先,確保已經劃分了測試集並放置一邊,我們只會對訓練集進行操作。另外,如果訓練集很大,可以從中取樣一些作
Scikit-Learn 與 TensorFlow 機器學習實用指南學習筆記 3 —— 資料獲取與清洗
紅色石頭的個人網站:redstonewill.com 本章將完整地介紹一個端對端(End-to-End)機器學習專案。假如你是某個房地產公司剛僱傭的資料科學家,你所要做的事情主要分成以下幾個步驟: 1.整體規劃。 2.獲取資料。 3.發現、視覺化資料,增加
深度學習框架Caffe學習筆記(4)-MNIST資料集轉換成視覺化圖片
MNIST圖片檔案格式 train-images-idx3-ubyte 檔案偏移量 資料型別 值 描述 0000 32位整型 2051 魔數(大端儲存) 0004 32位整型 60000 檔案包
《Python資料分析與展示》學習筆記(一)numpy入門
一.資料分析的基礎 Python在資料科學領域有一套成熟的工具鏈,numpy就是整個工具鏈的基礎構件,就像數位電路中的與非門,是其他複雜電路的基礎。 numpy在數學中對應的理論就是線性代數,n
《我的PaddlePaddle學習之路》筆記九——使用VOC資料集的實現目標檢測
目錄 前言 目標檢測的使用範圍很廣,比如我們使用相機拍照時,要正確檢測人臉的位置,從而做進一步處理,比如美顏等等。在目標檢測的深度學習領域上,從2014年到2016年,先後出現了R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN, I
《機器學習實戰》學習筆記(七)之預測數值型別資料:迴歸
轉載請註明作者和出處:http://blog.csdn.net/john_bh/ 執行平臺: Windows Python版本: Python3.6 IDE: Sublime text3 一、降維技術 1.1 什麼是降維 降維就是
Python資料分析與挖掘實戰學習筆記(一)
資料預處理1. 資料清洗(1)缺失值處理三種方法:刪除記錄、資料插補、不處理常見插補方法:均值/中位數/眾數插補、使用固定值/期望值、迴歸方法(根據已有資料和其他與其有關變數等建立擬合模型來預測)、插值法(利用已知點建立合適的插值函式,如拉格朗日函式)我們以餐廳銷量資
吳恩達機器學習筆記1——學習資源整合
資源地址: 感謝有吳恩達這樣樂於分享的前沿科學家,讓我們在學習前沿科技的道路上事半功倍。 如果你在此之前尚未學過任何機器學習課程,請勿先學習本課程。最好的起點是吳恩達最初的ML課程。(http://suo.im/2o1uD) 完成該課程後,請嘗試完成Jer
Hadoop裡的資料探勘應用-Mahout——學習筆記<三>
由於平時對資料探勘做的比較多,所以優先看Mahout方向視訊。 Mahout有很好的擴充套件性與容錯性(基於HDFS&MapReduce開發),實現了大部分常用的資料探勘演算法(聚類、分類、推薦演算法)不過資料探勘調參和業務理解是關鍵,個人覺得真正想學習的話,還是看正規機器學習的課程比較好。
jersey 學習資料(初學時記的筆記)
jersey是一種 restful框架,使用它為我們提供介面。有三塊重要的東西,jersey-server,jersey-core, 整合(與spring等等)。 相關解釋: 資源類(Resource Class):注意,資源類是一個簡單的 Java 物件
DC學院資料分析師(入門)學習筆記----高階爬蟲技巧
對於網站來說,實際上是不願意讓大家去爬取它的內容的,因為爬蟲可能會對真實的使用者帶來不太好的影響(很多網站會限制流量,尤其是對爬蟲產生的流量,會對伺服器帶來一定的壓力)。所以網站會對爬蟲有一定的抵制,如果不注意爬蟲的技巧,有可能就被網站封殺IP,以致暫停了。
csv模組學習:Python學習筆記—CSV模組讀寫資料
CSV模組是Python的內建模組,直接import csv就可呼叫。csv模組主要就兩個函式:csv.reader()——讀取csv檔案資料,csv.writer()——寫入csv檔案資料。簡單實用。 一、讀取CSV 語法:csv.reader(iterable[,