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Git快速入门

git github 开源编程算法 windows

git是一个分布式版本控制软件，最初由林纳斯·托瓦兹（Linus Torvalds）创作，于2005年以GPL发布。最初目的是为更好地管理Linux内核开发而设计。Git可以在任何时间点，把文档的状态作为更新记录保存起来。因此可以把编辑过的文档复原到以前的状态，也可以显示编辑前后的内容差异。而且，编辑旧文件后，试图覆盖较新的文件的时候（即上传文件到服务器时），系统会发出警告，因此可以避免在无意中覆盖了他人的编辑内容。

2019-02-13

6540

深入浅出JWT(JSON Web Token )

json 安全编程算法

JSON Web Token（JWT）是一个开放式标准（RFC 7519），它定义了一种紧凑（Compact）且自包含（Self-contained）的方式，用于在各方之间以JSON对象安全传输信息。这些信息可以通过数字签名进行验证和信任。可以使用秘密（使用HMAC算法）或使用RSA的公钥/私钥对对JWT进行签名。

2018-05-05

4K5

[机器学习Lesson4]多元线性回归

机器学习线性回归编程算法

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

2018-04-21

2K3

[机器学习实战]决策树

机器学习决策树编程算法

决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。Entropy = 系统的凌乱程度，使用算法ID3, C4.5和C5.0生成树算法使用熵。这一度量是基于信息学理论中熵的概念。

2018-04-21

2.3K3

[机器学习实战]K-近邻算法

机器学习编程算法

1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。适用数据范围：数值型和标称型。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。

2018-04-16

1.4K0

[机器学习Lesson3] 梯度下降算法

机器学习编程算法线性回归

梯度下降算法是很常用的算法，可以将代价函数J最小化。它不仅被用在线性回归上，也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域。

2018-04-11

1.3K2

[机器学习Lesson 2]代价函数之线性回归算法

机器学习线性回归编程算法

x(1) 指的是第一个训练集里值为2104的输入值，这个就是第一行里的x x(2) 等于1416。这是第二个x y(1) 等于460，这是第一个训练集样本的y值，这就是(1)所代表的含义。

2018-04-11

1.7K2

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