K-近邻法（KNN算法）

  1、kNN算法（K 最近邻(k-Nearest Neighbors)）描述 简单地说，k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法是一种基本分类与回归方法；它是是监督学习中分类方法的一种，属于懒散学习法（惰性学习方法）。 给定一个训练集D和一个测试对象z,该测试对象是一个由属性值...
2018-04-19 19:28 阅读数 629

STM32简单控制NB-IoT模组

一、环境描述     主控：STM32F103ZET6     NB-IoT模组：谷雨NB101模组(使用移远BC95-B5芯片)     通信方式：串口3 二、简单描述     谷雨有一个自己的测试软件与平台可以用于测试，也可以使用串口调试助手发送AT指令进行测试，并将NB设置成自动入网。    ...
2018-07-09 15:32 阅读数 1117

史上最全最详细多种手机主流操作系统详解

史上最全最详细多种主流操作系统详解（经典，值得收藏） 2017-06-09 18:07 操作系统 一、手机操作系统 1 Android 谷歌安卓 这里写图片描述( https://img-blog.csdn.net/20180817223850566?watermark/2/text/aHR0cHM6...
2018-08-17 22:41 阅读数 270

鸢尾花决策树/随机森林实例——sklearn

本次实践主要通过 DecisionTreeClassifier  熵/gini系数决策树模型、以及RandomForestClassifier随机森林模型进行分类; 训练集：测试集=8:2 结果：返回模型评价结果、导出DecisionTreeClassifier  熵/gini系数决策树模型生成的决策树.dot...
2018-05-16 16:10 阅读数 806

实战智能推荐系统（5）-- 推荐系统评价指标

1.用户满意度 用户作为推荐系统的重要参与者，其满意度是评测推荐系统的最重要指标。但是，用户满意度没有办法离线计算，只能通过用户调查或者在线实验获得。 2.预测准确度 预测准确度可以用评分预测和TopN表示。 评分预测：评分预测的预测准确度一般通过均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）计算。对于测试集...
2018-03-27 19:13 阅读数 1001

大数据时代移动营销的十大趋势

我们已经进入了一个大数据的时代，在数字生活空间，用户每天上网产生大量的数据信息，这些非结构化的数据通过大数据挖掘技术和应用正在显现出巨大的商业价值。智能手机、平板电脑等移动终端设备的不断普及，正在深刻改变整个广告市场营销的生态，大数据、智能化、移动化必将主导未来的营销格局。在大数据时代，移动营销正在呈现出以下十大趋...
2018-03-23 13:32 阅读数 260

在ASP.NET Core中使用EPPlus导入出Excel文件

这篇文章说明了如何使用EPPlus在ASP.NET Core中导入和导出.xls/.xlsx文件（Excel）。 在考虑使用.NET处理excel时，我们总是寻找第三方库或组件。使用Open Office Xml格式（xlsx）读取和写入Excel 2007/2010文件的最流行的.net库之一是EPPlus <h...
2019-02-23 11:12 阅读数 470

Java多线程编程之经典案例讲解

目    录 进程、线程介绍 <https://blog.csdn.net/smile_Running/article/details/86745128#%E8%BF%9B%E7%A8%8B%E3%80%81%E7%BA%BF%E7%A8%8B%E4%BB%8B%E7%BB%8D> 程序、进程、线程概念 <h...
2019-02-02 14:13 阅读数 2026

Redis--优化详解

本片博客，刚开始会讲解一下redis的基本优化，然后会举一些优化示例代码或实例。最后讲解一下，默认启动redis时，所报的一些警示错误。 <https://blog.xiaoxiaomo.com/2016/05/02/Redis-%E4%BC%98%E5%8C%96%E8%AF%A6%E8%A7%A3/#%E4...
2018-06-06 20:00 阅读数 394

基于大规模机器学习模型的推荐系统

推荐系统的本质是什么？ 比如说我们看到手机淘宝首页，往下一拉，就能看到各种各样推荐的商品；比如说百度，它会给我们推荐广告，在某种程度上他的工作方式也很像推荐系统；再比如说今日头条，今日头条从数十万的新闻中选出会被我们看到的数十个新闻，这也是推荐系统。 尽管我们在生活中会已经见过非常多的推荐系统，但是在用机器学习...
2018-06-11 15:52 阅读数 266
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