《机器学习面试》专题

本文向大家介绍MongoDB 学习笔记，包括了MongoDB 学习笔记的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 1、配置：mongod --dbpath=D:\MongoDB\data mongo 2、基本的增删查改 find() update()-- 整体更新，局部更新。 修改器： $inc db.person.update({"age":23},{$inc:{"salary":1000}})

现在要讲的方法可以来整合训练模型的输出。这里要用到偏差-方差(Bias-Variance)分析，以及决策树的样本来探讨一下每一种方法所做的妥协权衡。 要理解为什么从继承方法推导收益函数(benefit)，首先会议一些基本的概率论内容。加入我们有n个独立同分布(independent, identically distributed,缩写为i.i.d.) 的随机变量$X_i$，其中的$0\le i<

现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不

注： 内容翻译自 KV API grarentees 注2： 在官网文档页面中没有看到这个文档的链接，我是在git仓库的leaning目录下找到的。 etcd是一致而持久的键值存储，带有微事务(mini-transaction)。键值对存储通过KV API暴露。etcd力图为分布式系统获取最强的一致性和持久性保证。这份规范列举etcd实现的 KV API 保证。 考虑的 APIs 读 APIs r

注: 内容翻译自 etcd3 API 注意: 这个文档还没有完成! 注：原文如此，的确是还没有完成 :) Response header 从etcd API返回的所有应答都附带有 response header。这个response header包含应答的元数据。 message ResponseHeader { uint64 cluster_id = 1; uint64 member_i

本文向大家介绍Bootstrap基础学习，包括了Bootstrap基础学习的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 Bootstrap是一个基于栅格结构的前端结构框架（当然也有JS，JQuery）,它的优点是内容框架能够迅速搭建起来，基于媒介查询可以使搭建的页面迅速的适应不同的用户端，无论是手机，平板，还是PC,基本上都能自适应，当然新版本已经开始不支持IE6了，对IE8的支持也很有限，毕竟IE8

本文向大家介绍cmake 学习笔记，包括了cmake 学习笔记的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近接触到一些工程上的代码，都是用cmake来编译的，每次看着CMakeLists.txt 就各种懵逼，决定从0 开始学习 1 set 输出 hello 其实并不是单单输出hello，还有很多其他信息，会生成很多文件 files 2 CMAKE_C(XX)_FLAGS 变量 CMAKE_C_FL

本文向大家介绍Javascript学习指南，包括了Javascript学习指南的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 javascript入门太容易了，导致几乎人人随便看看就能上手，零基础的人学个三五天都能对外宣称自己掌握了js。可是真正掌握js是一件很难的事情。如果在初学一门语言的时候第一想到的是问别人，是很难取得进步的。因为得到答案太容易，而不会去想为什么。而且说实话，js并不适合作为第一门

一分钟入门 从Activiti网站下载Activiti Explorer的WAR文件后， 可以按照下列步骤以默认配置运行样例。 你需要一个Java 运行环境和 Apache Tomcat （其实，任何提供了servlet功能的web容器都可以正常运行。但是我们主要是使用tomcat进行的测试）。 把下载的activiti-explorer.war复制到Tomcat的webapps目录下。 执行To

英文原文: 11 - Lesson 从多个 Excel 文件中读取数据并且在一个 dataframe 将这些数据合并在一起。 import pandas as pd import matplotlib import os import sys %matplotlib inline print('Python version ' + sys.version) print('Pandas versio

英文原文: 10 - Lesson 从 DataFrame 到 Excel 从 Excel 到 DataFrame 从 DataFrame 到 JSON 从 JSON 到 DataFrame import pandas as pd import sys print('Python version ' + sys.version) print('Pandas version ' + pd.__ver

英文原文: 09 - Lesson 从微软的 sql 数据库将数据导出到 csv, excel 或者文本文件中。 # 导入库 import pandas as pd import sys from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select print('Python version ' + sys.version) print

英文原文: 08 - Lesson 如何从微软的 SQL 数据库中抓取数据。 # 导入库 import pandas as pd import sys from sqlalchemy import create_engine, MetaData, Table, select, engine print('Python version ' + sys.version) print('Pandas v

英文原文: 07 - Lesson 离群值 (Outlier) import pandas as pd import sys print('Python version ' + sys.version) print('Pandas version ' + pd.__version__) Python version 3.6.1 | packaged by conda-forge | (defaul

英文原文: 06 - Lesson 我们看一下 groupby 这个函数。 # 导入库 import pandas as pd import sys print('Python version ' + sys.version) print('Pandas version ' + pd.__version__) Python version 3.6.1 | packaged by conda-for