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摘要: 整理一下spring-bean包下的注解 @Autowired和@Qualifier @Component(value = "user") public class User { // @Autowired//2.它可以对类成员变量、方法及构造函数进行标注,完成自动装配的工作。 通过 @Autowi 阅读全文
posted @ 2020-10-17 11:49 墨冰心 阅读(105) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是K-means 聚类算法有很多种(几十种),K-Means是聚类算法中的最常用的一种,算法最大的特点是简单,好理解,运算速度快,但是只能应用于连续型的数据,并且一定要在聚类前需要手工指定要分成几类。 K-Means算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛。 下 阅读全文
posted @ 2020-10-16 19:00 墨冰心 阅读(322) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 分类 分类指预测一个给定的无标签点的类标签 什么是贝叶斯分类? 贝叶斯分类器使用贝叶斯定理来预测使得后验概率最大的类标签,主要任务是估计每一个类的联合概率密度函数,并通过多元正态分步来建模 令训练数据集 D 包含 n 个 d 维空间中的点Xi , 也就是说有n个样本数据,d个指标;令 yi 表示每个 阅读全文
posted @ 2020-10-16 17:22 墨冰心 阅读(382) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.AbstractRefreshableApplicationContext AnnotationConfigWebApplicationContext WebApplicationContext实现,它接受组件类作为输入——特别是@ configuration注释的类,但也接受普通的@Compo 阅读全文
posted @ 2020-10-13 13:48 墨冰心 阅读(543) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 此接口结合了所有ApplicationContext需要实现的接口。因此大多数的ApplicationContext都要实现此接口。它在ApplicationContext的基础上增加了一系列配置应用上下文的功能。配置应用上下文和控制应用上下文生命周期的方法在此接口中被封装起来,以免客户端程序直接使 阅读全文
posted @ 2020-10-13 11:29 墨冰心 阅读(1936) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是相关性分析: 相关性分析研究现象之间是否存在某种依存关系,对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 相关分析是一种简单易行的测量定量数据之间的关系情况的分析方法。可以分析包括变量间的关系情况以及关系强弱程度等 有点类似于特征提取 常用的相关性分析方法 协方差及协方差矩阵 协方差用来衡量两 阅读全文
posted @ 2020-10-09 14:08 墨冰心 阅读(2966) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 注意:粘贴转载而成,未完待续https://wiki.mbalib.com/wiki 什么是方差分析: 方差分析(ANOVA)又称“变异数分析”或“F检验”,是R.A.Fister发明的,用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。 由于各种因素的影响,研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成 阅读全文
posted @ 2020-10-09 13:37 墨冰心 阅读(1117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是回归分析 在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性 阅读全文
posted @ 2020-10-09 13:24 墨冰心 阅读(817) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是关联度分析: 对于两个系统之间的因素,其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度,称为关联度。在系统发展过程中,若两个因素变化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高 特点: 有少量数据或者无规律的数据可能也可以进行分析子序列和母序列之间的关系,不像回归分析、方差分析等数理分析需要大量的数据,数量 阅读全文
posted @ 2020-10-09 13:19 墨冰心 阅读(580) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 什么是熵值法 熵值法是一种客观赋权方法,借鉴了信息熵思想,它通过计算指标的信息熵,根据指标的相对变化程度对系统整体的影响来决定指标的权重, 即根据各个指标标志值的差异程度来进行赋权,从而得出各个指标相应的权重,相对变化程度大的指标具有较大的权重 熵越大说明系统越混乱,携带的信息越少,权重越小;熵越小 阅读全文
posted @ 2020-10-07 16:54 墨冰心 阅读(21864) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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