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创建子类对象时，父类构造函数中调用被子类重写的方法为什么调用的是子类的方法？

static void main(String[] args) { A a = new A(); B b = new B(); } } 问题：为什么创建A对象的时候父类会调用子类方法...但是：创建B对象父类会调用父类的方法？ 答案： 当子类被加载到内存方法区后，会继续加载父类到内存中。...如果，子类重写了父类的方法，子类的方法引用会指向子类的方法，否则子类的方法引用会指向父类的方法引用。 如果子类重载了父类方法，则子类重载方法引用还指向子类方法。...如果子类方法没有重写也没有重载父类方法，则方法引用会指向父类方法。 当子类对象创建时，会先行调用父类的构造方法（构造方法也是方法），虚拟机会在子类方法区寻找该方法并运行。...其结果是当编译的时候，父类构造方法调用的方法的参数已经强制转换为符合父类方法的参数了。 上边代码在编译前已经转换为下面这个样子的了。

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    R语言进行机器学习方法及实例（一）

    R代码： 使用class包的knn函数，对于测试数据中的每一个实例，该函数使用欧氏距离标识k个近邻，然后选出k个近邻中大多数所属的那个类，如果票数相等，测试实例会被随机分配。...，class：包含训练数据每一行的分类的一个因子向量，laplace：控制拉普拉斯估计的一个数值，可以进行调节看是否会提高模型性能；该函数返回一个朴素贝叶斯模型对象，该对象能够用于预测 p predict...R代码： 使用R包C50的函数C5.0 m NULL) #train:一个包含训练数据的数据框；class：包含训练数据每一行的分类的一个因子...，和混淆矩阵稍微不同，行用来表示预测值，列用来表示实际值）；函数返回一个C5.0模型对象，该对象能够用于预测 p predict(m,test,type="class") #m：有函数C5.0(...用来指定mydata数据框中用来进行预测的特征；data：为包含一个class和predictors所要求的数据的数据框；该函数返回一个1R模型对象，该对象能够用于预测 p predict(m,

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    ASP.NET AJAX（6）__Microsoft AJAX Library中的面向对象类型系统命名空间类类——构造函数类——定义方法类——定义属性类——注册类类——抽象类类——继承类——调用父类方

    如果我们可以合理的使用面向对象编程，我们可以提高代码的复用性和可维护性，这里强调的是合理的使用，有了面向对象类型系统，就可以使用一些成熟的设计方式 命名空间 合理的组织大量的类型，使开发人员能够方便的找到他们所需要的类型...可重复注册命名空间，每个独立的脚本模块前都要注册命名空间以保证命名空间存在 类 定义构造函数 定义成员(方法、属性、事件) 注册类 类——构造函数 类的构造函数即为function定义 通常用于初始化域变量...function()} 类——定义属性 Microsoft AJAX Library的面向对象类型系统将get_xxx和set_xxx开头的方法认做属性（一种约定） 避免定义只写属性，使用某个方法替代..._mymethod=function{throw Error.notImplemented();}}//包含抽象方法 类——继承 调用父类的构造函数 有父类的类必须调用父类的构造函数，否则会丢失继承效果...Employee的三个类 接口 与类的定义方法大致相同 构造函数抛出异常 所有的方法抛出异常（只有方法签名，不提供实现） 注册接口时使用registerInterface方法 接口无法继承其他接口 接口定义

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    R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

    预处理 不会 应用于直接使用object$finalModel 对象的预测 。 对于插补，目前实现了三种方法： _k -_最近邻采用具有缺失值的样本，并 在训练集中找到 _k 个_最接近的样本。...该函数应具有以下参数： data是一个数据框或矩阵的参考，其列名为obs和pred，用于观察和预测结果值（用于回归的数字数据或用于分类的字符值）。目前，类的概率没有被传递给函数。...例如，如果使用predict.gbm创建预测，用户必须直接指定树的数量（没有默认）。另外，对于二元分类，该函数的预测采取的是其中一个类的概率形式，所以需要额外的步骤将其转换为因子向量。...predict.train自动处理这些细节（以及其他模型）。 此外，R 中模型预测的标准语法很少。...例如，为了获得类概率，许多 predict 方法都有一个称为参数的参数 type ，用于指定是否应该生成类或概率。

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    R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据|附代码数据

    预处理 不会 应用于直接使用object$finalModel 对象的预测 。 对于插补，目前实现了三种方法： _k -_最近邻采用具有缺失值的样本，并 在训练集中找到 _k 个_最接近的样本。...该函数应具有以下参数： data是一个数据框或矩阵的参考，其列名为obs和pred，用于观察和预测结果值（用于回归的数字数据或用于分类的字符值）。目前，类的概率没有被传递给函数。...例如，如果使用predict.gbm创建预测，用户必须直接指定树的数量（没有默认）。另外，对于二元分类，该函数的预测采取的是其中一个类的概率形式，所以需要额外的步骤将其转换为因子向量。...predict.train自动处理这些细节（以及其他模型）。 此外，R 中模型预测的标准语法很少。...例如，为了获得类概率，许多 predict 方法都有一个称为参数的参数 type ，用于指定是否应该生成类或概率。

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    关于Java构造函数（Constructor）的常见问题总结1 为什么调用子类的构造方法的时候，默认会调用父类的构造方法2 常见错误：Implicit super constructor is und

    Paste_Image.png 当继承自一个类的时候，构造方法就会首先调用super()方法。如果没有显式的写这个语句，那么编译器就会自动插入这个语句。...这就是为什么我们上面的那个例子程序会先调用super的构造方法。 但要切记，** 虽然调用了父类的构造方法，但只创建了一个对象也就是子对象。...Must define an explicit constructor 这个错误是很多开发者经常遇到的错误，错误原因就是找不到超类中的默认构造函数。...编译器错误是因为默认的super()无参的构造函数是没有定义的。在Java中，如果一个类没有定义构造函数，编译器会自动插入一个默认的无参的构造函数。...上一小节，我们知道，如果子类的构造函数中，没有显示的调用父类的构造函数，那么，编译器就会插入super()，也就是自动调用无参的构造函数。但是此时，父类没有无参的构造函数，所以就会报错了。

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    R语言实现 支持向量机

    我们一个自然的办法就是允许分类有一部分的错误，但是错误不能无限的大。我们使用一个松弛项来分类数据。最优化问题转变为： ?...R的函数包e1071提供了libSVM的接口，使用e1071的函数SVM（）可以得到libSVM相同的结果，write.svm（）更是可以把R训练得到的结果写为标准的libSVM格式供其他环境下的libSVM...默认为C分类器，使用nu分类器会使决策边界更光滑一些，单一分类适用于所有的训练数据提取自同一个类里，然后SVM建立了一个分界线以分割该类在特征空间中所占区域和其它类在特征空间中所占区域。...由于svm的编程确实过于复杂，还涉及到不少最优化的内容，所以在第二部分我的分类都是使用svm函数完成的（偷一下懒），现将部分R代码展示如下： dataSim的函数： [plain] view plaincopyprint...当然值得一提的是线性分类的效果在实际中也没有那么糟糕，可以牺牲线性核函数的正确率来换取分类速度与存储空间。

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    机器学习测试笔记（17）——线性回归函数

    该方法适用于简单的估计器以及嵌套对象(如管道)。 后者具有 __ 形式的参数，以便可以更新嵌套对象的每个组件。输入**paramsdict估计器参数。...所有类的返回估计值按类的标签排序。对于一个多类问题，如果多类被设置为“多项式”，则使用softmax函数来寻找每个类的预测概率。否则使用一对一方法，即使用逻辑函数计算每个类的概率，假设它是正的。...该方法适用于简单的估计器以及嵌套对象(如管道)。 后者具有 __ 形式的参数，以便可以更新嵌套对象的每个组件。输入**paramsdict估计器参数。...该方法适用于简单的估计器以及嵌套对象(如管道)。 后者具有 __ 形式的参数，以便可以更新嵌套对象的每个组件。输入**paramsdict估计器参数。...该方法适用于简单的估计器以及嵌套对象(如管道)。 后者具有 __ 形式的参数，以便可以更新嵌套对象的每个组件。输入**paramsdict估计器参数。

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    R语言与机器学习（分类算法）支持向量机

    我们一个自然的办法就是允许分类有一部分的错误，但是错误不能无限的大。我们使用一个松弛项来分类数据。最优化问题转变为： ?...R的函数包e1071提供了libSVM的接口，使用e1071的函数SVM（）可以得到libSVM相同的结果，write.svm（）更是可以把R训练得到的结果写为标准的libSVM格式供其他环境下的libSVM...默认为C分类器，使用nu分类器会使决策边界更光滑一些，单一分类适用于所有的训练数据提取自同一个类里，然后SVM建立了一个分界线以分割该类在特征空间中所占区域和其它类在特征空间中所占区域。...由于svm的编程确实过于复杂，还涉及到不少最优化的内容，所以在第二部分我的分类都是使用svm函数完成的（偷一下懒），现将部分R代码展示如下： dataSim的函数： [plain] view plaincopyprint...当然值得一提的是线性分类的效果在实际中也没有那么糟糕，可以牺牲线性核函数的正确率来换取分类速度与存储空间。另外，支持向量的个数与训练集的出错率也没有特别必然的联系，而是与容错率cost有一定的联系。

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    Kotlin的互操作——Kotlin与Java互相调用

    ④ 静态方法 Kotlin将包级函数表示为静态方法。如果对这些函数使用@JvmStatic进行标注，那么Kotlin还可以为在命名对象或伴生对象中定义的函数生成静态方法。...如果使用该注解，那么编译器既会在相应对象的类中生成静态方法，也会在对象自身中生成实例方法。...();//没问题，通过单例实例调用 Obj.INSTANCE.foo();// 也没问题 @JvmStatic注解也可以被应用于对象或伴生对象的属性上，使其getter和setter方法在该对象或包含该伴生对象的类中是静态成员...⑥ 空安全性 当从Java中调用Kotlin函数时，没有任何方法可以阻止Kotlin中的空值传入。...，还可应用于整个声明（如函数或类），从而抑制其中的所有通配符。

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    R语言randomForest包的随机森林分类模型以及对重要变量的选择

    R包randomForest的随机森林分类模型以及对重要变量的选择 随机森林（random forest）是一种组成式的有监督学习方法，可视为决策树的扩展。...随机森林通过对对象和变量进行抽样构建预测模型，即生成多个决策树，并依次对对象进行分类。最后将各决策树的分类结果汇总，所有预测类别中的众数类别即为随机森林所预测的该对象的类别，分类准确率提升。...相较于其它分类方法，随机森林通常具有如下优势： 分类准确率通常更高； 能够有效处理具有高维特征（多元）的数据集，而且不需要降维； 在处理大数据集时也具有优势； 可应用于具有大量缺失值的数据中； 能够在分类的同时度量变量对分类的相对重要性...本篇使用微生物群落研究中的16S扩增子测序数据，展示R包randomForest中的随机森林方法。...生成树时没有用到的样本点所对应的类别可由生成的树估计，与其真实类别比较即可得到袋外预测（out-of-bag，OOB）误差，即OOB estimate of error rate，可用于反映分类器的错误率

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    R 支持向量机①

    无监督学习：在没有正确结果指导下的学习方式，例如：聚类分析、降维处理等 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析...假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。 假设给定一些分属于两类的2维点，这些点可以通过直线分割， 我们要找到一条最优的分割线，如何来界定一个超平面是不是最优的呢?...image R包 R的函数包e1071提供了libsvm的接口。使用e1071包中svm函数可以得到与libsvm相同的结果。...write.svm()更是可以把R训练得到的结果写为标准的Libsvm格式，以供其他环境下libsvm的使用。下面我们来看看svm()函数的用法。有两种格式都可以。...分类，单一分类中nu的值 cross:做k折交叉验证，计算分类正确性。

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    一份机器学习的自白书

    非监督式学习 工作原理：该算法没有任何目标/结果变量（或因变量）来预测或估计。它用于对样本中的不同类别进行聚类，广泛用于在不知道标签的情况下对不同群体进行划分。...常用的机器学习算法列表 下面列举了常用的机器学习算法。这些算法可以应用于所有的数据问题： 1. 线性回归 2. 逻辑回归 3. 决策树 4. SVM 5....简单来说，log 函数是代替阶跃函数的最好选择之一。为了节省篇幅，这里就不再细说了。...为了根据属性对新对象进行分类，每个树都给出分类，然后对这些树的结果进行“投票”，最终选择投票得数最多的哪一类别。...Catboost 可以在不显示类型转换错误的情况下自动处理分类变量，这有助于集中精力更好地调优模型，而不是解决一些小错误。

    50010

    机器学习之模型评分

    今天给大家带来一篇如何评价模型的好坏以及模型的得分 最下面的代码最有用 一、错误率与精度（accuracy 准确） 错误率和精度是分类任务中最常用的两种性能度量，既适用于二分类任务，也适用于多分类任务...错误率是分类错误的样本数占样本总数的比例，精度则是分类正确的样本数占样本总数的比例。...随着阈值的变化，就像假设检验的两类错误一样，如下图所示召回率和精确率不能同时提高，因此我们就需要一个指标来调和这两个指标,于是人们就常用F1-score来进行表示： ?...logloss作为模型评价的指标，对数损失（Log loss）亦被称为逻辑回归损失（Logistic regression loss）或交叉熵损失（Cross-entropy loss），简单来说就是逻辑回归的损失函数...(y_predict,trainY))) print('R2得分:{}'.format(metrics.r2_score(y_predict,trainY)))

    1.2K20

    Groovy 面向对象编程-Traits特性学习-第五篇 终篇

    自身类型 2.1 traits的类型约束 有时我们会想写一个只能应用于某种类型的特性。例如，希望在一个类上应用一个特性，该特性扩展了另一个超出您控制范围的类，并且仍然能够调用这些方法。...然而，没有明确的约束来表明这一点，因为traits不能扩展类。 然而，代码编译和运行非常好，因为trait方法中的id将被动态解析。 问题是，没有什么可以阻止该特性应用于任何非Device类。...任何具有id的类都可以工作，而任何没有id属性的类都会导致运行时错误。...@Sealed中添加的类，代码使用其中之一都可以。 对于只需要限制单个类，两个注解没有啥区别。...如@CompileStatic将应用于trait本身（而不是应用于实现类），而其他一些将同时应用于实现类和trait。绝对不能保证AST转换会像在常规类上那样在特性上运行，所以使用它的风险自负！

    30060

    R语言之二项及多项分类Logistic回归分析

    逻辑回归概念介绍 我们经常会遇到因变量有多个取值而且无大小顺序的情况，比如职业、婚姻情况等等，这时一般的线性回归分析无法准确地刻画变量之间的因果关系，需要用其逻辑回归分析方法来进行拟合模型。...逻辑回归，可以说是在线性回归的基础上加上一个sigmoid函数，将线性回归产生的值归一化到[0-1]区间内。sigmoid函数如下： ? 然而，逻辑回归只适用于二分类问题。...为了使它能扩展到多分类问题，我们将sigmoid函数，换成softmax函数。 ? 2.R语言中实现函数 a....首先安装R包：install.packages(‘mlogit’) 函数参数： mlogit(formula,data, subset, weights, na.action, start = NULL...,rpar = NULL, probit = FALSE, R = 40, correlation = FALSE, halton = NULL, random.nb = NULL, panel =

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