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摘要: js正则常用方法总结 一、总结 一句话总结: js正则对象操作正则常用方法:通常【对于一个正则对象】来讲,我们能够使用的方法基本上有三个,【即regObj.test,regObj.exec及regObj.compile】 JS中的【String类型】的对象也拥有一些和正则相关的方法:【search方 阅读全文
posted @ 2020-11-18 19:15 范仁义 阅读(1547) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 201116西瓜书机器学习系列 10、降维 一、总结 一句话总结: 先讲一个【引子:k-nearst labor】,然后讲【降维方法】,有【线性和非线性两种】,然后是度量学习 1、降维常见方法? 降维方法主要是【线性和非线性两种】,线性的里面有我们熟知的【主成分分析PCA】 2、K近邻学习? K近邻 阅读全文
posted @ 2020-11-18 18:49 范仁义 阅读(127) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: legend2 js生成随机16进制颜色 一、总结 一句话总结: 还是要【一位一位】生成16进制颜色比较方便,如果两位一起,就会导致【颜色少位】情况,比如#5e1a3 【for i...0->5; '#'+=Math.floor(Math.random()*(n_max-n_min+1)+n_min 阅读全文
posted @ 2020-11-18 12:45 范仁义 阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 201116西瓜书机器学习系列 9、聚类 一、总结 一句话总结: 1、聚类理论基础? 2、聚类方法? 3、聚类性能度量? 聚类的性能度量主要分为【外部指标】和【内部指标】 聚类的基本想是:【簇内相似度高,簇外相似度低】 4、聚类距离计算? 聚类距离计算分为 【有序属性、无序属性、混合属性(有序和无序 阅读全文
posted @ 2020-11-18 05:56 范仁义 阅读(94) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 201116西瓜书机器学习系列 8、集成学习 一、总结 一句话总结: 1、继承学习理论基础? 个体与集成的关系、模型结合策略、多样性 2、集成学习有哪些方法? 3、个体与集成的关系? 4、模型结合策略? 5、模型的多样性? 6、AdaBoost实例:怎么判断是否是苹果问题? 【找特征->错误放大 的 阅读全文
posted @ 2020-11-18 05:16 范仁义 阅读(109) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: legend2 某些js代码电脑浏览器支持,手机浏览器不支持的调试 一、总结 一句话总结: 出错原因是最新版的chrome支持replaceAll方法,而【js中是没有replaceAll方法】的 在代码中间【加alert语句,以找到到底是哪里出错】 alert(33333);每次这个【alert里 阅读全文
posted @ 2020-11-18 04:02 范仁义 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: legend2 做题页的每个题目对应的答案重点标颜色 一、总结 一句话总结: 原理是直接把【替换成<span style="color:#ff0000">,将】替换为<span> 【注意点是把文本节点append到原节点,这样元素样式的这些代码才发挥作用】:$(this).append(text); 阅读全文
posted @ 2020-11-18 02:39 范仁义 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: legend2 jquery重新渲染某元素 一、总结 一句话总结: append() 方法在被选元素的结尾(仍然在内部)插入指定内容。 【$(this).append(text);】//修改好的文字作为文本节点加进去,也就是普通文字 二、jquery重新渲染某元素 博客对应课程的视频位置: <!-- 阅读全文
posted @ 2020-11-18 02:16 范仁义 阅读(999) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: EM算法总结 一、总结 一句话总结: EM算法也称【期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)】算法, 它是一个基础算法,【是很多机器学习领域算法的基础】,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等。 1、EM算法要解决的问题? 我们经常会从样本观察数据中,找 阅读全文
posted @ 2020-11-17 23:43 范仁义 阅读(393) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 201116西瓜书机器学习系列 7、贝叶斯分类器 一、总结 一句话总结: 为什么贝叶斯可以解决分类问题:【贝叶斯决策论】 贝叶斯决策论目标:【讲述为什么贝叶斯可以用来分类】 贝叶斯决策论核心思想:【如果每个样本都能条件风险最小化,则整体条件风险也就最小化了】 1、贝叶斯 公式? P(c):【先验概率 阅读全文
posted @ 2020-11-17 23:17 范仁义 阅读(122) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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