模型訓練
資料對兩者準確度的影響
可解釋性
每乙個應用領域都必須了解其理論知識及商業模式及規則
監督學習 supervised learning(有特徵值和目標值)
回歸（目標值資料型別：連續型）
標註 無監督學習 unsupervised learning（只有特徵值）
明確問題-根據資料型別建立模型的類別（分類？ 回歸？ 聚類？）
pandas資料的基本處理
特徵工程（進行特徵處理，特徵選擇|資料抽取|資料預處理|資料降維）
找到合適的演算法
模型的評估，判定效果，合格就可使用，否則就換算法、調引數、特徵工程
使用各種api參考
資料集劃分
sklearn資料集api
轉換器預估器estimator
waffles機器學習包 概述及安裝
我也是剛接觸到這個開發包，這個開發包也就十幾個人寫的，有人問我opencv裡也有ml的部分，如何比較，我感覺這個都是設計的關注點不同，設計的思路當然也不同，用處也不同，我最近在看ml的演算法部分，我感覺這個庫還是對我的學習有很大幫助的。先介紹一下這個庫的概述吧 waffles audio 包含了處理...
MyBatis Plus框架學習 概述及上手
目錄 一 mybatis plus簡介 二 mybatis plus上手 1 準備工作 1 資料庫建表 2 新建springboot專案 3 匯入mybatisplus的依賴 4 yml配置檔案 2 正式開始 專案結構如下 1 建立實體類 3 建立測試類 4 啟動類 啟動測試類效果如下 國產的開源框...
Keepalived 概述及部署
keepalived 軟體起初是專為lvs 負載均衡軟體設計的，用來管理並監控lvs 集群系統中各個服務節點的狀態，後來又加入了可以實現高可用的vrrp 功能。因此，keepalived除了能夠管理lvs軟體外，還可以作為其他服務 例如 nginx haproxy mysql等 的高可用解決方案軟體...