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RSS订阅转载 python pandas.read_csv参数详解
filepath_or_buffer : str，pathlib。str, pathlib.Path, py._path.local.LocalPath or any object with a read() method (such as a file handle or StringIO) 可以是URL，可用URL类型包括：http, ftp, s3和文件。对于多文件正在准备中 本地文
2017-03-20 16:56:27
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原创 python 数组 中文
今天做论文实验，读取csv 中的数据 [带中文] 。为了方便处理， 把数据存入数组中，但是遇到中文编码问题。去个列子： a='可爱'print ab=['可爱']print b----------------------------可爱['\xe5\x8f\xaf\xe7\x88\xb1']遍历数组可以读出中文，但是取数据 不可能每次都去遍历。 数据那么多
2016-10-24 17:21:04
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转载 社区发现综述
最近做社区发现方向： 一些好的community detection 博客文章地址： community detection （1）：http://blog.csdn.net/cmonkey_cfj/article/details/18680375 community detection （2）：http://blog.csdn.net/cmonkey_cfj/a
2016-09-28 15:31:42
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翻译 Supervised learning、Unsupervised learning and Semi-Supervised learning (总结)
有监督学习和无监督学习有监督学习：就是每次迭代开始前都有人为操控，比如限制条件或者数据处理无监督学习： 给个迭代方程，然后，让它自己运行分类与聚类，监督学习与无监督学习 在讲具体的分类和聚类算法之前，有必要讲一下什么是分类，什么是聚类，以及都包含哪些具体算法或问题。Classification (分类)，对于一个 c
2016-04-23 15:49:05
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翻译 【自己总结】Sublime2编译Python程序EOFError：EOF when reading a line解决方法
sublime2运行用户输入数据程序： 代码：a=raw_input("input a:")b=raw_input("input b:")if a>b:print (a+">"+b)elif a==b:print (a+"="+b)else:print (a+"运行时，出错：------------------------Traceb
2016-04-11 19:36:59
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转载 什么是交叉检验（K-fold cross-validation）
什么是交叉检验（K-fold cross-validation）K层交叉检验就是把原始的数据随机分成K个部分。在这K个部分中，选择一个作为测试数据，剩下的K-1个作为训练数据。交叉检验的过程实际上是把实验重复做K次，每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据（保证K个部分的数据都分别做过测试数据），剩下的K-1个当作训练数据进行实验，最后把得到的K个实验结
2016-03-21 09:32:38
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转载 正确率、召回率和F值
正确率、召回率和F值是在鱼龙混杂的环境中，选出目标的重要评价指标。 不妨看看这些指标的定义先：正确率 = 正确识别的个体总数 / 识别出的个体总数召回率 = 正确识别的个体总数 / 测试集中存在的个体总数F值 = 正确率 * 召回率 * 2 / (正确率 + 召回率) 不妨举这样一个例子：某池塘有1400条鲤鱼，300只虾，
2016-01-16 15:38:11
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原创 用户意图——《Constructing plausible innocuous pseudo queries to protect user query intention》
《Constructing plausible innocuous pseudo queries to protect user query intention》 Information Sciences 325 (2015) 215–226 《构建合理的无害的伪查询来保护用户的查询意图》 摘要：本文提出了一个基于客户机的方法来保护用户查询意图。主要思想是构建一些合理无害的
2015-12-08 11:03:32
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原创 情感分析——《Hierarchical emotion classification and emotion component ...》 2015-12-02
Expert Systems With Applications 42 (2015) 8745–8752《Hierarchical emotion classification and emotion component analysis on chinese micro-blog posts》 （下周学术报告，该小敏同学讲这篇文章，先看看。后续可能在补充。--------------
2015-12-02 15:23:39
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转载 PMI（Pointwise Mutual Information）
PMI（Pointwise Mutual Information）机器学习相关文献里面，经常会用到PMI（Pointwise Mutual Information）这个指标来衡量两个事物之间的相关性（比如两个词）。其原理很简单，公式如下： PMI(x;y)=logp(x,y)p(x)p(y)=logp(x|y)p(x)=logp(y|x)p(y)在概率论中，我们知道，如
2015-11-30 21:24:54
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UML建模手册
2013-11-11
空空如也
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