numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signature matching types (dtype('<U1'), dtype('float64')) -> None
在机器学习实战的Logistic回归梯度上升优化算法中遇到了这个问题 numpy.core._exceptions.UFuncTypeError: ufunc 'subtract' did not contain a loop with signa ......Svm算法原理及实现
Svm（support Vector Mac）又称为支持向量机，是一种二分类的模型。当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类。支持向量机可以分为线性核非线性两大类。其主 ......![]()
机器学习笔记·adaboost
Adaboost算法是一种集成算法，所谓集成算法就是将多个弱的分类器组合在一起变成一个强的分类器。弱分类器通常是指分类效果比随机分类稍微好一点的分类器。就像我们 ......![]()
机器学习4logistic回归
对于线性回归、logistic回归，在以前准备学习深度学习的时候看过一点，当时的数学基础有点薄弱，虽然现在还是有点差，当时看到神经网络之后就看不下去了。 不过这次是 ......![]()
SVM支持向量机-SKlearn实现与绘图（8）
了解了SVM的基本形式与算法实现，接下来用SKlearn实现支持向量机分类器. 1.函数定义与参数含义 先看一下SVM函数的完全形式和各参数含义： SVC(C=1.0, kernel=’rbf’ ......![]()
python读取文件中的数据
在机器学习算法开发中，往往要用到Python读取文件中的数据，而文件数据的格式往往以空格隔开，如下图所示： 上面数据为分类样本数据，数据前两列为输入，最后一列为 ......![]()
【Python机器学习实战】感知机和支持向量机学习笔记（三）之SVM的实现
前面已经对感知机和SVM进行了简要的概述，本节是SVM算法的实现过程用于辅助理解SVM算法的具体内容，然后借助sklearn对SVM工具包进行实现。 SVM算法的核心是SMO算 ......![]()
Prometheus监控Kubernetes系列2——监控部署
背景 由于容器化和微服务的大力发展，Kubernetes基本已经统一了容器管理方案，当我们使用Kubernetes来进行容器化管理的时候，全面监控Kubernetes也就成了我们第一 ......![]()
prometheus-数据展示之grafana部署和数据源配置
1、监控pods 。 prometheus再部署以后，会自带cAdvisor。结果如下： 2、K8S集群状态监控。需要使用kube-state-metrics插件。部署以后 kubernetes.io/cluster-service ......![]()
Prometheus 通过 consul 分布式集群实现自动服务发现
转载自：https://cloud.tencent.com/developer/article/1611091 Consul 是基于 GO 语言开发的开源工具，主要面向分布式，服务化的系统提供服务注册、服务发现和配置 ......![]()
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