TensorFlow是谷歌推出的深度学习框架，于2019年发布了第二版。它是世界上最著名的深度学习框架之一，被行业专家和研究人员广泛使用。Tensorflow v1难以使用和理解，因为它的Pythonic较少，但是随着Keras发行的v2现在与Tenso

需要注意的是，这些包并没有下载到 GOPATH/src 目录下，而是在 GOPATH/pkg/mod 目录中。MinGW分为较早开发的MinGW32和之后为编译64位程序开发的MinGW-w64，MinGW32只能编译32位的程序，而mingw64不仅能编

在上一篇博客中，我们通过分析亲和性来寻找数据集中数据与数据之间的相关关系。这篇博客我们会讨论简单的分类问题。分类问题，顾名思义我么就是去关注类别这个变量。分类应用的目的是根据已知类别的数据集得到一个分类模型，然后通过这个分类模型去对类别未知的数据进行分类。

报了个驾校，时隔两个多月没发文章了，驾考上周终于都结束了，这之后得补补前两月的文章了。之前定了个目标，读完beego、iris、gin等go框架的源码，之前已经发过一篇过于beego的文章golang框架解析-beego，今天带来的是go框架iris的解析

最近在学习Go语言的iris框架和gorm，发现资料还是挺少的。自己写了一个管理图书的增删改查项目。希望能给想入门go语言的朋友一个参考。下载项目后，安装好依赖。将配置改成自己的。就可以跑起来了。注意models的init方法，引入datasource包的

缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。估算缺失值的方法的选择在很大程度上影响了模型的预测能力。但是，它不那么好，因为它会导致信息丢失。与单个插补相比，创建多个插补可解决缺失值的不确定性。默认情况下，线性回归用于预测连续缺失值

Keras介绍Keras是一个开源的高层神经网络API，由纯Python编写而成，其后端可以基于Tensorflow、Theano、MXNet以及CNTK。Keras 为支持快速实验而生，能够把你的idea迅速转换为结果。Keras适用的Python版本是

底子一定要打好！任何不了解的它们的人很快就会发现自己已经落后了。有许多种方法和技术来执行人工智能和机器学习来解决实时问题，其中监督学习是最常用的方法之一。为了说明监督学习是如何工作的，让我们从一个根据他学习的小时数来预测学生分数的例子。基于给定的数据集，机

前言由于golang提供了完善的net/http标准库，基于该标准库实现一个web框架的难度相比其他语言低了不少，所以go web框架简直就是百花齐放。从老牌的revel和beego，到新出的gin，和iris等，而且还有一些类似于chi这种router。

在这个新测试版中，开发者发现新一代MacBook Pro已经悄然现身，细细查看后发现，新的三款MBP与现在的机型主板识别符完全不一致，其显示的代号分别是：。Mac-B4831CEBD52A0C4C：可能是13寸新MBP无Touch Bar版本，搭载Kaby

最近有一些国外用户发现，新入手的15寸款MacBook Pro仿佛有意外惊喜，因为核芯显卡显示居然是Iris Pro 580，而不是苹果所说的HD 530。其实新本发售前，有人在苹果店体验的时候，就曾看到过系统信息显示显卡是Iris Pro 580，当时还

K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。当考察完所有数据对象后，一次迭代运算完成，新的聚类中心被计算

Python 作为当前机器学习中使用最多的一门编程语言，有很多对应的机器学习库，最常用的莫过于 scikit-learn 了。本文我们介绍下如何使用sklearn进行实时预测。先来看下典型的机器学习工作流。绿色方框圈出来的表示将数据切分为训练集和测试集。红

在上节内容中，我们已经搭建了实战项目框架，并将实战项目开发所需要的静态资源文件进行了导入。在本节内容中，我们将讲解如何通过相关的配置，并初始化运行项目。在本节内容中，我们先做简单配置即可。在进行完项目架构和上述的项目配置后，我们就可以启动我们的项目，查看项

在实际的项目开发中，我们会经常有业务场景使用到Session功能。在iris框架中，也为我们提供了方便使用，功能齐全的Session模块。在学习web开发过程中，我们总会和session和cookie打交道。首先是两者的相同点。session和cookie

在Iris框架中，封装了mvc包作为对mvc架构的支持，方便开发者遵循mvc的开发原则进行开发。iris框架支持请求数据、模型、持久数据分层处理，并支持各层级模块代码绑定执行。控制器层负责完成页面逻辑、实体层负责完成数据准备与数据操作、视图层负责展现UI效

在实际开发中，我们通常都是按照模块进行开发，同一模块的不同接口url往往是最后的一级url不同，具有相同的前缀url。因此，我们期望在后台开发中，可以按照模块来进行处理我们的请求，对于这种需求，iris框架也是支持的。在iris框架开发中，初始化应用程序时

这需要安装graphviz，其中包括dot实用程序。注意事项随机森林，每棵树将以不同的方式建造。我使用这些图像来显示决策树背后的推理，而不是具体细节。当您拥有许多功能时，限制树木的最大深度会很有帮助。结论机器学习仍然存在黑盒问题，一个图像无法解决问题！尽管

交叉验证用于评估预测模型，方法是将原始样本划分为训练集以训练模型，并使用测试集对其进行评估。Sklearn中的交叉验证对我们选择正确的模型和模型参数非常有帮助。通过使用它，我们可以直观地看到不同模型或参数对结构精度的影响。我们将使用著名的数据集“iris”

无监督学习是一类机器学习技术，用于查找数据中的模式。给无监督算法的数据没有标记，这意味着只有输入变量没有相应的输出变量。在无监督学习中，算法留给自己去发现数据中有趣的结构。左边的图像是监督式学习的例子; 我们使用回归技术来找出特征之间的最佳拟合线。为无监督