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RSS订阅原创 新手零基础-Mac环境下flink下载安装+本地模式示例程序运行+踩坑
flink作为新兴的实时流式计算平台，实在是个强大的工具；本人由于需要下载安装并尝试了几天，记录一下Mac环境下的flink的本地模式环境搭建与配置以及踩坑过程。由于我也还处于摸索阶段，所以本文专为零基础新手准备，基本上算是for dummies！0. 准备工作要安装使用flink，必须本机装有对应版本的java，关于java JDK的安装与环境配置不属于本博客范畴，可参见：Mac环境下j...
2019-07-19 22:43:49
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原创 Mac下安装lightgbm “image not found”问题解决方法
本博客均整理自网上搜到的神奇方法，感谢原博客作者！附上原博客链接：https://blog.csdn.net/weixin_41843918/article/details/85047492Mac安装LightGBM0. 普通安装遇到的问题如果我们安装普通安装方式在Mac上直接使用pip安装LightGBM，大概率会在运行时出现以下报错，无论是终端，Pycharm，还...
2019-04-04 14:36:47
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter08
Q1. What are the main motivations for reducing a dataset's dimensionality? What are the main drawbacks?A1: Motivations:To speed up a subsequent training algorithm. To visualize the data and ga...
2019-03-22 20:43:30
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter07
Q1. If you have trained five different models on the exact same training data, and they all achieve 95% precision, is there any chance that you can combine these models to get better results? If so, h...
2019-03-22 19:37:55
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter06
Q1. What is the approximate deph of a Decision Tree trained (without restrictions) on a training set with 1 million instances?A1: The depth of a well-balanced binary tree containing m leaves is equa...
2019-03-21 22:16:23
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter05
Q1. What is the fundamental idea behind Support Vector Machines?A1: The fundamental idea of SVM is to maximize the margin between the decision boundaries and separate the training instances into two...
2019-03-21 15:57:03
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter04
Q1. What Linear Regression training algorithm can you use if you have a training set with millions of features?A1:Stochastic Gradient Descentor Mini-Batch Gradient Descent.Q2. Suppose the feat...
2019-03-20 22:35:53
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter03
Q1. Try to build a classifier for the MNIST dataset that achieves over 97% accuracy on the test set. Hint: the KNeighborsClassifier works quite well for this task; you just need to find good hyperpara...
2019-03-19 22:02:57
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原创 机器学习工程实例 垃圾邮件过滤系统 数据预处理 训练模型 交叉验证 精准率召回率计算 步骤详细解析
本博客所有内容均整理自《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》一书及其GitHub源码。看《Hands-On》一书至第三章，习题里面后两题是实际操作的编程题，自己初步动手效果不错，特此记录一下。运行环境：Jupyter Notebook 语言：Python3.6.40、题目描述总体目标：创建一个垃圾...
2019-03-19 22:01:24
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原创 Kaggle Titanic Challenges 生存预测 数据预处理 模型训练 交叉验证 步骤详细解析
本博客所有内容均整理自《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》一书及其GitHub源码。看《Hands-On》一书至第三章，习题里面后两题是实际操作的编程题，自己初步动手效果不错，特此记录一下。运行环境：Jupyter Notebook 语言：Python3.6.40、题目描述Kaggle的Tita...
2019-03-18 22:46:04
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter02
For some unknown reason, my computer's Scikit-Learn package cannot deal with theColumnTransformer function, so I never succeed in getting the housing_prepared data, thus the following answer is offic...
2019-03-15 19:19:31
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原创 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow Exercise Q&A Chapter01
Q1. How would you define Machine Learning?A1: The science to programming computers to learn from data.Q2. Can you name four types of problems where it shines?A2: Predict the weather; segment ...
2019-03-12 16:30:15
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原创 Pycharm无法用pip安装PIL以及安装Pillow之后依然报错“No module named 'Pillow'”的诡异问题
首先声明，本人遇到的Pycharm无法用pip安装PIL的问题和安装Pillow模块之后依然报错“No module named 'Pillow'”问题最终都得到了解决，相信很多人也遇到过，但由于系统，软件版本，运行环境等一系列问题，可能本博客的解决办法并不完全普适，但文章的最后，我总结了两种纠错方法，希望能帮助大家解决问题。很多学习Python的同学们肯定都遇到过一个名叫PIL的模块，扩展开...
2019-03-07 22:17:30
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原创 算法基础：k最近邻算法
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~了解过机器学习这个概念，一定知道有一种名为k最近邻的算法，简称KNN。对于k最近邻算法的定义，百度百科是这样给出的：K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类...
2019-03-06 21:21:40
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原创 算法基础：动态规划
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~动态规划是一种很优雅的算法，它可以认为是使用了分治法的思想，即将大问题划分成小问题，逐一击破这些小问题，从而总体上解决大问题。对于动态规划的定义，百度百科是这样给出的：动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支，是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。20世纪50年代初美国数学家R.E....
2019-03-05 22:29:07
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原创 算法基础：NP完全问题
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~相信稍微做过一点学术研究的都不会对“NP完全问题”这个概念感到陌生。它是千禧难题之首。对于NP完全问题的定义，百度百科是这样给出的：NP完全问题(NP-C问题)，是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=P？，问题就在这个问号...
2019-03-05 16:57:37
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原创 算法基础：贪婪算法（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~相信大家都或多或少地听说或者接触过贪婪算法，当我们遇到一个没有办法解决的问题时，贪婪算法总是一个现成的好思路。对于贪婪算法的定义，百度百科是这样说的：贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。其实说白了，就是在当前状态下找到局...
2019-03-04 22:46:51
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原创 算法基础：狄克斯特拉算法（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~之前在引入图算法和广度优先搜索的时候，我举了一个旅行最短距离的例子，其实在那一节，广度优先搜索并没有解决那个例子的问题，在这里使用狄克斯特拉算法才可以真正解决赋权图的最短距离问题。我们依然沿用那个例子。假设你要从北京到成都去旅游，但是已经买不到北京直达成都的火车票或者飞机票了，于是你决定中转。现在有以下几种中转方案：1、北京-乌鲁木...
2019-03-01 21:02:37
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原创 算法基础：图算法和广度优先搜索（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~谈到图算法和广度优先搜索，我认为首先要明白这两种算法是用来干嘛的。在这里我引用《算法图解》一书举的一个很经典的例子来讲解。很多时候我们希望能够找出两样东西之间的最短距离，这里的距离不是单单是相距多少米，有很多含义。我们来看看以下几个问题：编写国际跳棋AI，计算最少走多少步就可获胜； 编写拼写检查器，计算最少编辑多少个地方就可将错拼的单...
2019-02-27 22:30:39
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原创 算法基础：散列表（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~想必大家都熟知最基本的两个数据结构：数组和链表，在此二者的基础上，延伸出了两种比较高级的数据结构：栈和队列。其实还有一种很有用的基本数据结构，那就是散列表。1、散列表的基本概念散列表也成为哈希表，是根据关键码值(Key value)而直接进行访问的数据结构。也就是说，它通过把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。这个映...
2019-02-26 22:35:13
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原创 算法基础：快速排序（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~快速排序是一种常用的排序算法，比选择排序快很多。C语言标准库中的函数qsort实现的就是快速排序。快速排序非常实用，它使用了递归和分治法的思想。具体来说，快速排序的思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，...
2019-02-22 17:32:34
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原创 算法基础：分治法（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~有时候，你可能会遇到使用任何已知的算法都无法解决的问题，这种时候，我们就可以试试分治法的思路。分治法的基本思想很简单，顾名思义，就是将一个大问题分解为若干个子问题，然后我们逐一地解决这些子问题，将所有子问题解决完毕，也就将整体的大问题解决完毕了。分治法的精髓：分--将问题分解为规模更小的子问题；治--将这些规模更小的子问题逐个击...
2019-02-21 21:49:16
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原创 算法基础：递归（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~相信大家对递归这个名词都不陌生，递归是一种非常优雅的编程思路和问题解决方法。具体来说，程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在各种程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法，它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少...
2019-02-21 21:17:41
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原创 算法基础：选择排序（基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。举个例子，我有以下8个数字，要从小到大进行排序：33, 12, ...
2019-02-20 19:57:30
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原创 算法基础：大O表示法
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~大家学习算法时不可避免地会遇见大O表示法，一般书上会解释说这个表示法是用来表示算法复杂度的，但是具体这个表示法是什么意思呢？又怎么比较不同的大O表示数值之间的关系呢？其实大O表示法指出了算法有多快。例如，假设列表包含n个元素，简单查找需要检查每个元素，因此需要执行n次操作，使用大O表示法，这个运行时间为O(n)，单位呢？没有——大O表示法并...
2019-02-20 18:57:56
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原创 算法基础：二分查找 （基于Python）
本博客所有内容均整理自《算法图解》，欢迎讨论交流~二分查找也称折半查找（Binary Search），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。如果要查找的元素包含在输入的元素列表内，则返回其位置。具体来说，以报数为例子，假设随便想一个1~100的数字，如65，让你来猜，二分查找的思想就是每次都猜最中间的那个数字。所以第一次你猜...
2019-02-20 18:37:49
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原创 Windows10系统 给Python 3.X 安装basemap地图包
1. 基本背景matplotlib里有一个basemap包，是一个2D数据库，专门用于绘制地图有关的图片，性能非常强大。但是，basemap的官方安装包目前下载到的只能适用于Python3.2版本，如果你是3.6版本的，就会出现以下错误：Python version 3.2 required, which was not found in the registry.在这种情况下，我...
2019-01-24 15:33:53
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原创 Python画图 %matplotlib inline语句的使用和作用
今天想使用Python的matplotlib包来画图，按照记忆中的步骤来，敲了如下代码：%matplotlibimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snssns.set()rng = np.random.RandomState(1)X = np.dot(rng.rand(2, 2), ...
2019-01-21 14:55:57
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原创 机器学习算法程序库——Scikit-Learn简介：特征工程
本博客所有内容均整理自《Python数据科学手册》，欢迎讨论交流~对于机器学习实例，我们很多时候都是直接假设数据集已经是一个干净的 ，即数据集是一个[n_samples, n_features]的特征矩阵。但是在现实生活和工作中，数据几乎不可能如此干净，因此，我们需要在获取数据之后，对这些数据进行转换，尽力转换成特征矩阵的数值。这个过程一般被称为特征工程。接下来，我们就首先介绍一些特征...
2019-01-18 20:58:49
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原创 机器学习算法程序库——Scikit-Learn简介：模型验证和模型选择
本博客所有内容均整理自《Python数据科学手册》，欢迎讨论交流~Scikit-Learn评估器API的基本步骤为如下五步：从Scikit-Learn中导入适当的评估器类，选择模型类 用合适的数值对模型类进行实例化，配置模型超参数 整理数据，获取特征矩阵和目标数组 调用模型实例的fit()方法对数据进行拟合 对新数据应用模型：在监督学习模型中，通常使用predict()方法预测新...
2019-01-16 16:25:14
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原创 机器学习算法程序库——Scikit-Learn简介：数据表和评估器API
本博客所有内容均整理自《Python数据科学手册》，欢迎讨论交流~目前，Python有很多实现机器学习算法的程序库，其中，Scikit-Learn是最流行的之一，它为各种常用的机器学习算法提供了高效版本。Scikit-Learn的主要优点有干净、统一、管道命令式的API、在线文档实用且完整等。PS：本博客使用的编程语言均为Python，给出的图片均为在Jupyter Notebook上运行...
2019-01-15 20:49:15
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原创 机器学习基本概念和分类 数据科学角度
本博客所有内容均整理自《Python数据科学手册》，欢迎讨论交流~当下“机器学习”这个术语非常流行，而且当机器真的学习起来之后，能力也确实非常强悍，击败人类围棋世界冠军只能算是机器学习起来之后的一个“小目标”。众所周知，机器学习是人工智能领域不可忽视的力量，然而，虽然对机器学习的研究基本源自人工智能领域，但是机器学习的方法却可以应用于千千万万的广大范畴，无论是无人驾驶还是互联网金融，都有机器学...
2019-01-15 15:11:24
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原创 C++ Primer Plus（第六版）编程练习答案 所有章节汇总
本博客汇总了本人历时一年学完《C++ Primer Plus （第6版）》所做的所有编程练习的答案，供大家学习参考和交流。以下附上各章节的答案详解博客地址，以及源码工程下载地址。PS：源码下载大部分都是需要积分的，当时设置的时候好像有点乱，有的是1积分，有的是3积分，最难的第12章和第13章我设置的是不要积分，大家都可以下载下来自己运行一下看看结果。第 2 章 开始学习C++：...
2019-01-14 22:00:09
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原创 C++ Primer Plus（第六版）编程练习答案 第18章 探讨C++新标准
本章所有编程练习的工程源码可在此处下载（点击此链接下载），供大家参考交流！ 1. 下面是一个简短程序的一部分：（……代码省略……）请提供函数average_list()，让该程序变得完整。它应该是一个模板函数，其中的类型参数指定了用作函数参数的initializer_list模板的类型以及函数的返回类型。本题给出了main()函数，要求我们补充一个average_list()函...
2019-01-14 21:37:32
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原创 C++ Primer Plus（第六版）编程练习答案 第17章 输入、输出和文件
本章所有编程练习的工程源码可在此处下载（点击此链接下载），供大家参考交流！ 1. 编写一个程序计算输入流中第一个$之前的字符数目，并将$留在输入流中。本题要求我们计算字符数目。首先，本题应该是希望让用户自定义输入，所以我们通过换行符来识别输入结束；其次，在输入结束之后，我们需要输出计算出的字符数目，所以必须声明一个int类型的变量count来计数，计数方式就是在遇到$之前，每一个字符都...
2019-01-14 20:53:38
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原创 Windows系统 VS2017 安装BOOST库 简便方法
学习C++或者对C++有一定了解的童鞋们一定知道著名的Boost库，该库被称为准标准库，功能非常强大，对于C++的地位类似于Spring对于Java。但是我们安装了VS2017来学习C++之后会发现，VS2017并没有自动安装Boost库，这是很正常的现象，只有少量编译器会自带Boost库，如Cygwin等。那么接下来我就来分享一种比较简单的安装BOOST库并在VS2017内完美使用的方法！...
2019-01-10 19:48:15
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原创 C++ Primer Plus（第六版）编程练习答案 第16章 string类和标准模板库
本章所有编程练习的工程源码可在此处下载（点击此链接下载），供大家参考交流！ 1. 回文指的是顺读和逆读都一样的字符串。例如，“tot”和“otto”都是简短的回文。编写一个程序，让用户输入字符串，并将字符串引用传递给一个bool函数。如果字符串时回文，该函数将返回true，否则返回false。此时，不要担心诸如大小写、空格和标点符号这些复杂的问题。即这个简单的版本将拒绝"Otto”和“Ma...
2019-01-08 18:41:58
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原创 VS2017中处理命令行参数的方法----C++语言 Windows系统
我们使用Windows系统的VS2017编程时，有时候需要处理命令行参数，但是该IDE默认情况下没有提供命令行参数，并且也不会自动识别，必须由我们自己去手动打开，接下来就用一个简单的例子来介绍一下如何打开VS2017的命令行参数的选项。首先，我们有如下的代码：// count.cpp -- counting characters in a list of files#include ...
2019-01-02 16:39:52
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原创 C++ Primer Plus（第六版）编程练习答案 第15章 友元、异常和其他
本章所有编程练习的工程源码可在此处下载（点击此链接下载），供大家参考交流！ 1. 对Tv和Remote类做如下修改：a. 让它们互为友元；b. 在Remote类中添加一个状态变量成员，该成员描述遥控器是处于常规模式还是互动模式；c. 在Remote中添加一个显示模式的方法；d. 在Tv类中添加一个对Remote中新成员进行切换的方法，该方法应仅当TV处于打开状态时才能运行。...
2018-12-25 14:13:47
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原创 C++ Primer Plus（第六版）编程练习答案 第14章 C++中的代码重用
本章所有编程练习的工程源码可在此处下载（点击此链接下载），供大家参考交流！1. Wine类有一个string类对象成员（参见第4章）和一个Pair对象（参见本章）；其中前者用于存储葡萄酒的名称，而后者有2个valarray<int>对象（参见本章），这两个valarray<int>对象分别保存了葡萄酒的酿造年份和该年生产的瓶数。例如，Pair的第1个valarray&l...
2018-12-03 16:52:46
3358
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第18章
2019-01-14
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第17章
2019-01-14
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第16章
2019-01-08
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第15章
2018-12-25
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第14章
2018-12-03
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第13章
2018-10-26
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第12章
2018-09-28
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第11章
2018-09-14
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第10章
2018-08-29
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第9章
2018-08-28
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第8章
2018-08-02
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第7章
2018-07-10
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第6章
2018-07-10
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第5章
2018-07-10
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第4章
2018-07-10
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第3章
2018-07-10
C++ Primer Plus 编程练习源码工程 第2章
2018-07-10
Coursera上Andrew Ng博士的Machine Learning课程文档及代码答案
2018-03-28
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