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Come On!决策树

决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的分类和决策树模型及应用。 在设计方面,机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习。很多相关问题的复杂度较高,而且很难找到固有的规律,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似分类机器学习的繁多,其中很多是一类,而有些又是从其他中衍生出来的,因此我们可以按照不同的角度将其分类。本文主要通过学习方式和类似性这两个角度将机器学习进行分类。 2、回归:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类。 常见的聚类包括 K-Means 以及期望最大化 (Expectation Maximization) 等。4、人工神经网络:模拟生物神经网络,是一类模式匹配

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Come On!决策树

决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的分类和决策树模型及应用。 在设计方面,机器学习理论关注可以实现的、行之有效的学习。很多相关问题的复杂度较高,而且很难找到固有的规律,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似分类 机器学习的繁多,其中很多是一类,而有些又是从其他中衍生出来的,因此我们可以按照不同的角度将其分类。本文主要通过学习方式和类似性这两个角度将机器学习进行分类。 2、回归:试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类。 常见的聚类包括 K-Means 以及期望最大化 (Expectation Maximization) 等。 4、人工神经网络:模拟生物神经网络,是一类模式匹配

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    jQuery on()方

    jQuery on()方是官方推荐的绑定事件的一个方。 $().on()结合了这三个方的优势摒弃了劣势。   2.该函数可以为同一元素、同一事件类型绑定多个事件处理函数。触发事件时,jQuery会按照绑定的先后顺序依次执行绑定的事件处理函数。   3. 由jQuery on()扩展开来的几个以前常见的方有. bind()   $("p").bind("click",function(){     alert("The paragraph was clicked jQuery1.8之后都不推荐使用,官方在1.9时已经取消使用live()方了,所以建议都使用on()方。 tip:如果你需要移除on()所绑定的方,可以使用off()方处理。

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    jQuery on()方

    jQuery on()方是官方推荐的绑定事件的一个方。 $(selector).on(event,childSelector,data,function,map) 由此扩展开来的几个以前常见的方有. bind()   $("p").bind("click   });   $("#div2").live("click",function(){     $(this).css("background-color","pink");   }); 以上三种方在 jQuery1.8之后都不推荐使用,官方在1.9时已经取消使用live()方了,所以建议都使用on()方。 tip:如果你需要移除on()所绑定的方,可以使用off()方处理。

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    :AOV网(Activity on Vextex Network)与拓扑排序

    在一个表示工程的有向图中,用顶点表示活动,用弧表示活动之间的优先关系,这样的有向图为顶点表示活动的网,我们称之为AOV网(Activity on Vextex Network)。 由于在拓扑排序的过程中,需要删除顶点,显然用邻接表的结构会更加方便,考虑到中始终要查找入度为0的顶点,我们可以在原来顶点表结点结构中,增加一个入度域in, 即入度的数字,上面所提到的删除以某个顶点为尾的弧的操作也是通过将某顶点的邻接点的 另外,在中,还需要辅助的数据结构--栈,用来存储处理过程中入度为0的点,目的是为了避免每次查找时都要去遍历顶点表找有没有入度为0的顶点。 的代码相比较最小生成树和最短路径是比较好理解的,注释也比较清楚,这里就不费口舌了,如下图7-8-4是将结点v3被删除的模拟图,其他依次 被删除的结点情形类似,可类推。

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    :AOE网(Activity On edge Network)与关键路径简介

    在一个表示工程的带权有向图中,用顶点表示事件,用有向边表示活动,用边上的权值表示活动的持续时间,这种有向图的边表示活动的网,称之为AOE网(Activity On edge Network)。 由此我们也可以得出计顶点vk的最早发生时间即求etv[k]的公式是: ? 其中P[k] 表示所有到达顶点vk的弧的集合。比如图7-9-5的P[3]就是<v1, v3> 和 <v2, v3> 两条弧。 可以发现,在计ltv时,其实是把拓扑序列倒过来进行而已,因此可以得到计顶点vk最晚发生时间即求ltv[k] 的公式是: ? 其中S[K]表示所有从顶点vk出发的弧的集合。

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    jQueryr .on解析

    .On()  其实.bind(), .live(), .delegate()都是通过.on()来实现的,.unbind(), .die(), .undelegate(),也是一样的都是通过.off()来实现的 function( e ) {} ); $( "#members" ).delegate( "li a", "click", function( e ) {} ); 优点: 提供了一种统一绑定事件的方 仍然提供了.delegate()的优点,当然如果需要你也可以直接用.bind() 缺点: 也许会对你产生一些困扰,因为它隐藏了一前面我们所介绍的三种方的细节。 ,同时我们可以添加一事件处理方到动态添加的元素上。 我们可以用.on()来代替上述的3种方 摘自:http://www.cnblogs.com/moonreplace/archive/2012/10/09/2717136.html

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    图计 on nLive:Nebula 的图计实践

    [图计 on nLive:Nebula 的图计实践] 上图为 ID 映射(Mapping)的过程,在调用的数据源(方框 1)显示该数据为边数据,且为 String 类型(a、b、c、d),当中的 nebula-algorithm 支持的 [图计 on nLive:Nebula 的图计实践] 上图展示的是我们在 v3.0 版本中将会支持的图,当然当中部分的图在 v2.0 也是支持的 下图是社区发现比较常见的 Louvain、标签传播的一个简单介绍: [图计 on nLive:Nebula 的图计实践] [图计 on nLive:Nebula 的图计实践] 由于之前写过相关的介绍 这里简单介绍下连通分量 [图计 on nLive:Nebula 的图计实践] 连通分量一般指的是弱连通分量,针对无向图,它的计流程相对简单。 安防领域 [图计 on nLive:Nebula 的图计实践] 上图是 Louvain 在安防领域的应用,可以看到其实整个业务处理流程中,本身的比重占比并不高,整个处理流程 80% 左右是在对数据做预处理和后续结果进行统计分析

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    insert...on duplicate key update语

    基于这个问题,同事提出了insert...on duplicate key update这个办,而我的第一反应是replace方,因为我之前从来没用过insert...on duplicate key 这个语,所以专门把这两个语研究了一下,下面简单分析下这两个语: 01 insert...on duplicate key方 首先我们看看这个语的具体写,我简单写一个例子,内容大致如下 : 1、首先创建一个包含id,name,age的表,其中id是主键; 2、在这个表中插入一条id=1的记录; 3、使用insert...on duplicate key update语插入一条id= 使用这个方可以替代业务方的那种2个SQL的写,也能够解决数据的原子性问题。 需要注意的是,这个语不是SQL的通用语,而是MySQL特有的一种语。 ,所以二者的差别主要有以下两处: 1、当表中存在自增值的时候,如果表中存在某条记录,replace语会导致自增值+1,而insert...on duplicate key update语不会; 2、

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    HDU 2389 Rain on your Parade(二分图最大匹配--Hopcroft-Karp)

    题目读懂的话,就很容易就看出这是一道二分图的最大匹配问题,但是这道题数据范围'挺大'的都是3000,所以用匈牙利会超时,然后就敲了一遍Hopcroft-Carp的板子。 图论问题主要还是看怎么去存图,这道题的话我们先把每个人的坐标和速度存起来,然后在输入伞的坐标的时候遍历一下,计一下每个人能不能在t时间内拿到这把伞,如果可以就把这两个点连边存起来,然后跑一遍HK就好了

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    SQL语—left join on 多条件

    a.*, b.* from a left join b on a1=b1 where a2=b2 and a3=b3 在使用left jion时,on和where条件的区别如下: 1、 on条件是在生成临时表时使用的条件 ,它不管on中的条件是否为真,都会返回左边表中的记录。 where XXX is null 情况 使用该语句表示:删除掉不匹配on后面条件的记录。 where XXX is not null 则表示筛选出符合on后面条件的记录。 如果第一个参数做够判断操作结果,那么第二个参数便不会被计求值(短路效果)。 =1; 将on的否定条件写在where后,效果相同。

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    Infor Baan ERP LN里的On Case用

    对于程序员来讲,if,elseif这种判断语句肯定用的比较多,在asp里有select case,在.net里面有switch case的用,在Baan里面有On Case的使用,对于某一变量为多个值的时候 官方的用如下,
    ON CASE expression
            CASE expr_1:
                    statements_1

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    v-on

    vue中我们可以用 v-on 指令监听 DOM 事件,并在触发时运行一些 JavaScript 代码 v-on:action="",双引号里面相当于一个表达式,我们可以写函数名调用函数 也可以直接对 } } }) </script> </body> </html> 1. v-on input type="text" onkeydown="showKeyCode()">

    </body> <script> /* vue方 event.stopPropagation(); } } }) </script> </html> 从代码运行结果来看@和 v-on

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    】SVD

    2 SVD与PCA有什么关联? 3 SVD有什么应用? 4 SVD如何优化? 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的,它不光可以用于降维中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,是很多机器学习的基石 也可以用于推荐,将用户和喜好对应的矩阵做特征分解,进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的,比如潜在语义索引(LSI)。 也就是说,PCA可以不用做特征分解,而是做SVD来完成。这个方在样本量很大的时候很有效。 SVD小结 SVD作为一个很基本的,在很多机器学习中都有它的身影,特别是在现在的大数据时代,由于SVD可以实现并行化,因此更是大展身手。

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    】PCA

    小编邀请您,先思考: 1 PCA的原理是什么? 2 PCA有什么应用? 主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维特征称为主元,是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的 协方差的计是针对两维的,对于n维的数据集,可以计C(n,2)种协方差。 n维数据的协方差矩阵的定义如下: ? Dim(x)表示第x维。 第三步,计DataAdjust的协方差矩阵 ? 第四步,计协方差矩阵的特征向量和特征值,选取特征向量 ? ? 如果数据中有n维,计出n个特征向量和特征值,选择前k个特征向量,然后最终的数据集合只有k维,取的特征向量命名为FeatureVector。 ?

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    】PCA

    小编邀请您,先思考: 1 PCA的原理是什么? 2 PCA有什么应用? 主成分分析(PCA)是一种基于变量协方差矩阵对数据进行压缩降维、去噪的有效方,PCA的思想是将n维特征映射到k维上(k<n),这k维特征称为主元,是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的 协方差的计是针对两维的,对于n维的数据集,可以计C(n,2)种协方差。 n维数据的协方差矩阵的定义如下: ? Dim(x)表示第x维。 第三步,计DataAdjust的协方差矩阵 ? 第四步,计协方差矩阵的特征向量和特征值,选取特征向量 ? ? 如果数据中有n维,计出n个特征向量和特征值,选择前k个特征向量,然后最终的数据集合只有k维,取的特征向量命名为FeatureVector。 ?

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    】xgboost

    小编邀请您,先思考: 1 XGBoost和GDBT有什么差异? XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting,2014年2月诞生的专注于梯度提升的机器学习函数库,作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 他在研究中深深的体会到现有库的计速度和精度问题,为此而着手搭建完成 xgboost 项目。xgboost问世后,因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注,并在各种大赛上大放光彩。 其中构建树使用gini指数计增益,即进行构建树的特征选取,gini指数公式如式(1), gini指数计增益公式如式(2): ? 表示数据集中类别的概率,表示类别个数。 具体如下: 输入:训练集 ? 输出:提升树 步骤: (1)初始化 (2) 对m=1,2,3……M a)计残差 ?

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    】GBDT

    小编邀请您,先思考: 1 GBDT的原理是什么? 2 GBDT如何做正则化处理? 分类 GBDT的分类从思想上和GBDT的回归没有区别,但是由于样本输出不是连续的值,而是离散的类别,导致我们无直接从输出类别去拟合类别输出的误差。 为了解决这个问题,主要有两个方,一个是用指数损失函数,此时GBDT退化为Adaboost。另一种方是用类似于逻辑回归的对数似然损失函数的方。 除了负梯度计和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索,二元GBDT分类和GBDT回归过程相同。 多元分类 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些,对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。 由于GBDT的卓越性能,只要是研究机器学习都应该掌握这个,包括背后的原理和应用调参方。目前GBDT的比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。

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    】Adaboost

    小编邀请您,先思考: 1 Adaboost的原理是什么 ? 2 Adaboost如何实现? 是一个加模型,而Adaboost其实是前向分步的特例。那么问题来了,什么是加模型,什么又是前向分步呢? 3.1 加模型和前向分步 如下图所示的便是一个加模型 ? 这个优化方便就是所谓的前向分步。 下面,咱们来具体看下前向分步流程: 输入:训练数据集 ? 损失函数: ? 基函数集: ? 输出:加模型 ? 3.2 前向分步与Adaboost的关系 在上文第2节最后,我们说Adaboost 还有另外一种理解,即可以认为其模型是加模型、损失函数为指数函数、学习为前向分步的二类分类学习方。 下面,咱们便来证明:当前向分步的损失函数是指数损失函数 ? 时,其学习的具体操作等价于Adaboost的学习过程。 假设经过m-1轮迭代,前向分步已经得到 : ?

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    欧几里得及其证明

    \forall a,b\in \mathbb{N},gcd(a,b)=gcd(b, a\ mod\ b) 。

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