摘要: 1、应该先构建父项目,再构建子项目。因为子项目依赖于父项目。即父项目先install到本地 阅读全文
posted @ 2019-11-18 02:31 ZeroMZ 阅读(5005) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、使用java的Set实现集合的交、并、差 package com.lfy.Set; import java.util.HashSet; import java.util.Set; /** * 集合的交、并、差 * @author lfy * */ public class CollectionO 阅读全文
posted @ 2019-11-11 00:14 ZeroMZ 阅读(4465) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 带你搞懂朴素贝叶斯分类算法 带你搞懂朴素贝叶斯分类算 贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单,也是常见的一种分类方法。这篇文章我尽可能用直白的话语总结一下我们学习会上讲到的朴素贝叶斯分类算法,希望有利于他人理解。 1 阅读全文
posted @ 2019-11-10 22:48 ZeroMZ 阅读(431) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 欧氏距离(Euclidean distance) 欧氏距离定义: 欧氏距离( Euclidean distance)是一个通常采用的距离定义,它是在m维空间中两个点之间的真实距离。在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离,二维的公式是d = sqrt((x1-x2)^+(y1-y2)^)三维 阅读全文
posted @ 2019-11-10 20:18 ZeroMZ 阅读(10331) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Kmeans++算法 Kmeans++算法,主要可以解决初始中心的选择问题,不可解决k的个数问题。 Kmeans++主要思想是选择的初始聚类中心要尽量的远。 做法: 1. 在输入的数据点中随机选一个作为第一个聚类中心。 2. 对于所有数据点,计算它与已有的聚类中心的最小距离D(x) 3. 选择一个数 阅读全文
posted @ 2019-11-09 20:42 ZeroMZ 阅读(513) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、聚类思想 所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法,属于无监督学习方法,这个方法要保证同一类的数据有相似的特征,如下图所示: 根据样本之间的距离或者说是相似性(亲疏性),把越相似、差异越小的样本聚成一类(簇),最后形成多个簇,使同一个簇内部的样本相似度高,不同簇之间差异性高。 二 阅读全文
posted @ 2019-11-09 20:40 ZeroMZ 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 向量是由n个实数组成的一个n行1列(n*1)或一个1行n列(1*n)的有序数组; 向量的点乘,也叫向量的内积、数量积,对两个向量执行点乘运算,就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作,点乘的结果是一个标量。 点乘公式 对于向量a和向量b: a和b的点积公式为: 要求一维向量a和向量b的行列数相同 阅读全文
posted @ 2019-11-09 14:43 ZeroMZ 阅读(2951) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、安装Ubuntu16.04的一种分区分案(240G固态硬盘小例) 2、putty远程登录虚拟机中的Ubuntu16.04 在虚拟机Virtualbox中安装Ubuntu16.04,并设置网络为桥接网络、网卡适配器。 1》完成上面步骤后,重启下系统。打开终端,确定虚拟机Ubuntu的IP地址: 2 阅读全文
posted @ 2019-10-28 01:39 ZeroMZ 阅读(266) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、发生dpkg status database is locked by another process 原因是包管理器没有正确关闭。需要重启计算机或者重新打开终端 输入: 2、ubuntu配置初始root密码 3、virtualbox给ubuntu设置共享文件夹 1》首先安装增强设置,然后在物理 阅读全文
posted @ 2019-10-27 21:05 ZeroMZ 阅读(287) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、Redis支持的数据类型 2、Redis3大特点: 3、Redis的启动 4、Redis配置文件 5、Redis数据类型 6、Redis命令 7、Redis数据备份与恢复 8、Redis安全 9、Redis性能测试 10、Redis客户端连接 11、Redis管道技术 12、Redis分区 13 阅读全文
posted @ 2019-09-26 23:01 ZeroMZ 阅读(172) 评论(0) 推荐(0) 编辑