最近看到一个很火的 100-Days-Of-ML-Code 的活动，在 Github 上看了下每日的学习内容，发现是个很好的查漏补缺的列表。这个学习列表里面包含机器学习，深度学习，统计学，线性代数等内容。KNN 是第 7 天的学习内容。
无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
PHP预定义变量数组1、$_SERVER $_SERVER超级全局变量包含由web服务器创建的信息，它提供了服务器和客户配置及当前请求环境的有关信息。根据服务器不同，$_SERVER中的变量值和变量个数会有差别，不过一般都可以找到CGI1.1规范中定义的变量。其中包括： $_SERVER[ 'HTTP_REFERER' ] ; 引导用户到达当前位置的页面的URL ； $_SERVER[ 'REMOTE_ADDR‘ ] ; 客户IP地址 ； $_SERVER[ ’REQUEST_URI‘ ] ; URL的路
目录[-] 前言 分类（Classification）是数据挖掘领域中的一种重要技术，它从一组已分类的训练样本中发现分类模型，将这个分类模型应用到待分类的样本进行预测。 当前主流的分类算法有:朴素贝叶斯分类(Naive Bayes)、支持向量机(SVM)、KNN（K-Nearest Neighbors）、神经网络(NNet)、决策树(Decision Tree)等等。 KNN算法是一个理论上比较成熟的方法，最初由Cover和Hart于1968年提出，思路非常简单直观，易于快速实现。 基本思想 如下图所示
在C++编程中，我们经常需要比较两个或多个值以找出其中的最大值。幸运的是，C++标准库为我们提供了max函数，它能够方便地比较两个值并返回较大的一个。不仅如此，通过适当的重载和模板技术，max函数还可以用于比较自定义类型和容器中的元素。在这篇博客中，我们将深入探讨C++中max函数的用法、技巧以及需要注意的事项。
Sigmoid 函数是一种阶跃函数（step function）。 在数学中，如果实数域上的某个函数可以用半开区间上的指示函数的有限次线性组合来表示，那么这个函数就是阶跃函数。而数学中指示函数（indicator function）是定义在某集合X上的函数，表示其中有哪些元素属于某一子集A。 两种坐标尺度下的Sigmoid函数图 如下：
建议数据结构和算法分开来学，这里只有算法，没有什么是数据结构！数据结构在这里; --->> 点我
在上一章中我们介绍了马尔可夫决策过程，其中最优贝尔曼公式给出了最优值函数的求解方法：
现在目标检测器很少能同时实现训练时间短，推理速度快，精度高。为了达到平衡，作者就提出了Train-Friendly Network(TTFNet)。作者从light-head, single-stage, and anchor-free设计开始，这使得推理速度更快。然后作者重点缩短训练时间。
图1的效果不是用这个实现的，如果感兴趣可以参考我这篇文章 Android渐变圆环
3、可实现全栈级监控（从底层硬件、网络、存储，到虚拟化层、操作系统、中间件，以及最上层的应用和API）
本章包括 30 个问题，涉及数组、集合和几个数据结构。其目的是为在广泛的应用中遇到的一类问题提供解决方案，包括排序、查找、比较、排序、反转、填充、合并、复制和替换。提供的解决方案是用 Java8-12 实现的，它们也可以作为解决其他相关问题的基础。在本章的最后，您将掌握广泛的知识，这些知识对于解决涉及数组、集合和数据结构的各种问题非常有用。
进程调度（SCHED）、内存管理（MM）、虚拟文件系统（VFS）、网络接口（NET）和进程间通信（IPC）
本文介绍了k-近邻算法（kNN）的原理、优缺点，并通过实例讲解了k-近邻算法的具体实现和应用场景。
k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。 一、基于实例的学习。 1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。 从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。 2、基于实例的方法可以为不同的待分类查询实例建立不同的目标函数逼近。事实上，很多技术只建立目标函数的局部逼近，将其应用于与
本文介绍了逻辑回归算法的基本原理和实现，并通过实例演示了如何使用逻辑回归算法进行二元分类。同时，还介绍了如何利用Python中的sklearn库来实现逻辑回归算法，以及使用该算法对鸢尾花数据集进行分类。
最近一直在看机器学习相关的算法，今天学习logistic回归，在对算法进行了简单分析编程实现之后，通过实例进行验证。
本文介绍在Zabbix5.0中如何通过修改Zabbix前端文件icon-sprite.svg来实现自定义Logo，参与感更强。
k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的一种基本分类与回归方法。简单地说，k-近邻算法就是采用不同特征值之间的距离来进行分类，算法主要特点为：
执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。在运行时创建地形或洞穴系统时，通常无法为适当的纹理展开生成UV坐标。在这些情况下，我们必须使用另一种方式将纹理映射到我们的表面上。其中一种方法是三向贴图。
本章包括 39 个涉及字符串、数字和数学运算的问题。我们将从研究字符串的一系列经典问题开始，例如计算重复项、反转字符串和删除空格。然后，我们将研究专门用于数字和数学运算的问题，例如两个大数求和和和运算溢出，比较两个无符号数，以及计算除法和模的下限。每个问题都要经过几个解决方案，包括 Java8 的函数风格。此外，我们将讨论与 JDK9、10、11 和 12 有关的问题。
依赖倒置原则（Dependency Inversion Principle，DIP）是面向对象设计中的一个重要原则，它由Robert C. Martin提出。这个原则的基本思想是：高层模块不应该依赖于低层模块，它们都应该依赖于抽象。同时，抽象不应该依赖于具体实现，具体实现应该依赖于抽象。下面将详细介绍DIP以及如何在Java中应用该原则。
本文取自《机器学习实战》第二章，原始为python2实现，现将代码移植到python3，且原始代码非常整洁，所以这本书的代码很值得学习一下。
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算，如求磁盘总容量、网络流量，只依赖于Zabbix-Server，与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger，配置与Items相同。
选自davidsbatista 作者：David S. Batista 机器之心编译 参与：蒋思源、路雪 本文首先简要介绍朴素贝叶斯，再将其扩展到隐马尔科夫模型。我们不仅会讨论隐马尔科夫模型的基本原理，同时还从朴素贝叶斯的角度讨论它们间的关系与局限性。 隐马尔科夫模型是用于标注问题的统计机器学习模型，是一种生成模型。隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，它描述了由一个隐藏的马尔科夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。本文将重点介绍这种经典的机器学习模型。 简介
先用大概二三次课把vue的基本操作、命令都讲一下， 然后接下来会用几次课，会用几个例子，把vue的具体应用讲一下， 然后再用一二次课，结合实例把vuex也讲一下。 整个vue节点的课程的具体时间，这个不太好定。 上一次课最后讲到了v-if、v-for，条件与循环， v-for指令，它的格式是，arr in arrs的这种形式的语法， 在这里，arr相当于是迭代arrs数组时的别名。 它跟原生js的 for in 循环的思路，基本是完全一样。 在vue中，v-for它可以把一个数组循环渲染
隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，以下简称HMM）是比较经典的机器学习模型了，它在语音识别，自然语言处理，模式识别等领域得到广泛的应用。那么什么样的问题需要HMM模型来解决，一般有以下两个特征： (1)我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列； (2)我们的问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列。
使用表格模拟，可以在电子表格一行的多个单元格中创建整个模型，其中一些单元格包括随机数。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.11824.pdf
2021 年 3 月 25 日，Rust 版本团队官宣发布新版本：1.51.0。
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 1. 前言 本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到最优化算法的相关学习。 2. 算法原理 什么是回归？ 简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。 Logistic 回归
(1) 收集数据: 提供文本文件。 (2) 准备数据: 使用python解析文本文件。 (3) 分析数据: 使用 Matplotlib画二维扩散图 。 (4) 训练算法: 此步驟不适用于k-近邻算法。 (5) 测试算法: 使用海伦提供的部分数据作为测试样本。 测试样本和非测试样本的区别在于：测试样本是已经完成分类的数据，如果预测分类与实际类别不同，则标记为一个错误。 (6) 使用算法: 产生简单的命令行程序，然后可以输入一些特征数据以判断对方是否为自己喜欢的类型。
写在前面 Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。 Logistic回归原理与推导 Logistic回归中虽然有回归的字样，但该算法是一个分类算法，如图所示，有两类数据（红点和绿点）分布如下，如果需要对两类数据进行分类，我们可以通过一条直线进行划分（w0 * x0 + w1 * x1+w2 * x2）。当新的样本（x1,x2）需要预测时，带入直线
Logistic回归涉及到高等数学，线性代数，概率论，优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式，以少讲公式原理，多讲形象化案例为原则，给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏，引发不适，后果自负。
有时候我们想要对后台传过来的数据做一些处理,这就需要过滤器了(也可以自定义方法,不过用过滤器更更方便). 过滤器可以用在两个地方：双花括号插值和 v-bind 表达式。过滤器应该被添加在 JavaScript 表达式的尾部，由“管道”符号指示：
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
上面是百度百科的介绍，网上的svg处理的代码基本都是基于xml.etree.ElementTree，参考链接：https://blog.csdn.net/u010841775/article/details/102365829
本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到**最优化算法**的相关学习。
在目前的视频流媒体的研究中，因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系，这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验，从而优化服务。但在实际场景中，很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系，特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架，该框架利用现有的记录数据，因果推理和反事实查询，来推断不同设计选择（不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等）对视频流媒体性能的影响，因此，Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响，有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。
滑动条让用户对一个值或者进程在允许的范围内进行调整（如下所示左边右边都有自定义图片）。
问题导读： 1 Kafka集群有什么优势？ 2 集群中部署多少个节点合适？ 3 集群针对系统如何调优？ Kafka集群 对于本地的开发工作或者概念性的验证工作，单个Kafka服务器就可以支撑
弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。弹性网络在 0 到 1 的范围内搜索最佳 alpha 参数。在这篇文章中，我们将学习如何在 R 中应用弹性网络正则化。
一点点回忆 年初了，帮助大家回忆一下spark的重要知识点。 首先，我们回顾的知识点是RDD的五大特性: 1，一系列的分区。 2，一个函数作用于分区上。 3，RDD之间有一系列的依赖。 4，分区器。 5，最佳位置。 Spark属于链式计算，rdd之间有着依赖关系：窄依赖，宽依赖。 RDD执行的时候会将计算链条分为很多task，rdd的task分为：ResultTask和ShuffleMapTask。 Partitioner简介 书归正传，RDD之间的依赖如果是宽依赖，那么上游RDD该如何确定每个分区的输
POST请求方法不依赖于URL，不会将参数值显示到地址栏中。可以传输更多的内容，传输方法也更安全；通常用于上传信息
聚合函数又叫组函数，通常是对表中的数据进行统计和计算，一般结合分组（group by）来使用，用于统计和计算分组数据
shiny提供了一个函数家族，将R对象转换成在UI中的输出，每个函数创建特定类型的输出
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
