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摘要： [toc] 1. static： 很多时候将static直接翻译为静态，但是这个描述不够准确，static是用来定义类变量，也就是说被static定义的变量不属于这个类的某个实例。所以被static定义的成为类变量、类方法；反之为实例变量 需要注意的是，在静态方法中不能直接通过对象去调用，需要通过类 阅读全文

摘要： 1. 类 •类是Java的最小程序单位，所有程序必须放到类里。 •Java中只可以有一个public类，且源文件名称必须和public类名称一致（建议） •Java的main方法： public static void mian(String[] argc) •如果用java命令直接运行一个java 阅读全文

摘要： 1.Java的数组定义 Java中的定义有两种形式： type[] arraryName; //推荐形式 type arrayName[]; //不推荐 前一种有更好的语义，可读性更好。但是需要注意的是定义数组的时候不能指定长度 2.数组错误的获取，在 3.数组的内存 例如下面的代码： 内存示意图如 阅读全文

摘要： Java支持的类型分为两类： •基本类型（Primitive Type）:boolean和数值类型 ◦整型：byte、short、int、long、char ◦浮点：float、double •null：此类型代表空，也就不能声明一个null的变量，注意不能把null值赋给基本数据类型变量 •byt 阅读全文

摘要： [toc] 1. break语句 Java的break语句，正常情况下，break和c++一样，但是Java可以设置一个标签来制定break位置，设置的方法为定义一个标签，其后跟引号。在需要的地方使用break 标签;即可。如下代码，遇到break时候会直接跳出外循环 Java //外循环 oute 阅读全文

摘要： 使用javadoc工具提取生成 阅读全文

摘要： http://blog.csdn.net/scruelt/article/details/78997697 https://github.com/fengdu78/Coursera ML AndrewNg Notes/blob/master/code/ex1 linear%20regression/ 阅读全文

摘要： 概念 为了解决线性回归问题，我们也用梯度下降算法。 算法逻辑如下： 对于线性回归模型中例子，梯度下降可以如下： 算法 实际上梯度下降可有通过求导。这里的符号“:=”是赋值的含义 有两个注意点： 参数的更新，每次迭代中θ0和θ1是同时更新的。 在梯度下降中需要注意α，也就是学习速率（learn rat 阅读全文

摘要： 线性回归算法 linear regression 对于线性回归模型，我们期望对于样本数据集，通过假设函数，得出目标值 代价函数 m在这里指的是训练样本的数量 所以我们的目的就是得出代价函数（平方误差代价函数） θ0=0 先从简化的开始学习，将θ0=0开始分析： 在此之下我们可以从不同的x得到不同的h 阅读全文

摘要： 分类 机器学习可以分为两类：监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning） 监督学习 Supervised Learning 监督学习是从标记的训练数据来推断一个功能的机器学习任务。训练数据包括一套训练示例。 在监督学习中，每个实例都是由 阅读全文