機(jī)器學(xué)習(xí)之特征工程 特征工程的作用 從數(shù)據(jù)中抽取出對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有用的信息 從數(shù)據(jù)中構(gòu)建出對(duì)結(jié)果有用的信息 更好的特征能更高效的實(shí)現(xiàn) 更好的特征能在比較簡(jiǎn)單的模型中也能得到比復(fù)雜...
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機(jī)器學(xué)習(xí)一些簡(jiǎn)單筆記
機(jī)器學(xué)習(xí)中的矩陣 機(jī)器學(xué)習(xí)中矩陣是一個(gè)很重要的概念漓滔，對(duì)我們理解其中變量的相關(guān)性和相似性编饺，降維等分析具有很大的作用，其中一些概念和數(shù)學(xué)中的矩陣表示有些不同响驴，在這里說(shuō)明一些透且，以便...
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機(jī)器學(xué)習(xí)線性回歸學(xué)習(xí)
線性回歸算法 線性回歸算法是用來(lái)擬合連續(xù)值樣本的一類(lèi)算法，具體來(lái)說(shuō)就是在我們觀察到數(shù)據(jù)是線性變化的時(shí)候，我們可以使用一條擬合直線來(lái)大概的描述樣本數(shù)據(jù)的變化秽誊，從而能夠在新樣本到...
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感知機(jī)算法學(xué)習(xí)(一)
感知機(jī)算法 感知機(jī)其實(shí)就是邏輯回歸的輕量版鲸沮，就是找出一個(gè)簡(jiǎn)單的分類(lèi)超平面，從而將正負(fù)樣本分割出來(lái) 算法簡(jiǎn)介 對(duì)于樣本集合,如下 我們期望找到一個(gè)函數(shù)锅论，確定其中的w和b sig...
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樸素貝葉斯分類(lèi)算法
樸素貝葉斯分類(lèi)算法 算法簡(jiǎn)介 樸素貝葉斯是使用貝葉斯的條件概率來(lái)做分類(lèi)判斷的一種算法讼溺，具體的依據(jù)就是，對(duì)于二分類(lèi)來(lái)說(shuō)的話最易，如果 也就是在x1,x2同時(shí)發(fā)生的情況下怒坯，y1發(fā)生的...
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markdown語(yǔ)法小計(jì)
markdown語(yǔ)法學(xué)習(xí) 標(biāo)題寫(xiě)法 引用的寫(xiě)法 測(cè)試引用展示效果 列表的寫(xiě)法 測(cè)試無(wú)序列表 測(cè)試有序列表 代碼區(qū)塊的寫(xiě)法 分割線 鏈接 強(qiáng)調(diào) 斜一下強(qiáng)調(diào)一下 圖片 額外說(shuō)明一...
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css字體圖標(biāo)使用
在前端領(lǐng)域中，我們經(jīng)常會(huì)有到各種圖片來(lái)擺脫黑白的網(wǎng)頁(yè)界面藻懒，讓網(wǎng)頁(yè)變得更加生動(dòng)有趣剔猿，但是要是我們要加入各種圖標(biāo)樣式的話，可能加載的圖片就會(huì)很多嬉荆，導(dǎo)致瀏覽器會(huì)發(fā)送很多的請(qǐng)求归敬，而且...
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weex開(kāi)發(fā)之使用webpack優(yōu)化打包
之前我們已經(jīng)說(shuō)過(guò)使用gulp+weex來(lái)搭建一個(gè)weex的開(kāi)發(fā)環(huán)境，weex+express+gulp開(kāi)發(fā)文件搭建但是在開(kāi)發(fā)中發(fā)現(xiàn)鄙早，使用gulp-weex這個(gè)npm包來(lái)實(shí)現(xiàn)的...
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spring mvc弄慰、meven結(jié)合mybatis
mybatis可以說(shuō)是一個(gè)很不錯(cuò)的數(shù)據(jù)庫(kù)操作庫(kù)，相比于hibernate來(lái)說(shuō)蝶锋，mybatis更加靈活陆爽，需要自己寫(xiě)sql語(yǔ)句來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作，但是可以把全部的數(shù)據(jù)庫(kù)操作語(yǔ)句都...