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项目需要用到c++,这段时间学一下，这里总结一些易错的基础知识。 1. gcc 与 g++的区别 vim下写好cpp程序后，cc之后编译错误，原因如下： 编译阶段是相同的，链接阶段g++默认链接c++库，gcc没有。所以一般情况下用gcc编译c文件，用g++编译cpp文件。但是也可以用gcc编译cp
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posted @ 2016-12-28 00:02
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1.模式切换 三种模式：命令模式，输入模式，底行模式 命令模式与输入模式之间的切换：i esc 命令模式与底行模式的切换：shift + : esc 2. 插入 i：在当前字符的左边插入 I：在当前行首插入 a：在当前字符的右边插入 A：在当前行尾插入 o：在当前行下面插入一个新行 O：在当前行上面
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posted @ 2016-12-27 23:34
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1. 感知机模型的引入 由信用卡发放问题引入感知机模型。假设现在有历史的信用卡发放数据，需要学习一个模型来，用来评判是否发放给一个新用户信用卡。 用户具有不同的特征，对这些特征加权得到一个分数，如果最终分数大于某个值，就发放，否则不发放。抽象为数学模型如下： 那么，我们就需要使用数学模型来学习这些加
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posted @ 2016-12-27 15:11
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项目介绍 给定查询和用户信息后预测广告点击率 搜索广告是近年来互联网的主流营收来源之一。在搜索广告背后，一个关键技术就是点击率预测 pCTR(predict the click-through rate)，由于搜索广告背后的经济模型（economic model ）需要pCTR的值来对广告排名及对点
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posted @ 2016-12-15 20:01
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本文介绍CTR相关基础知识。 一、广告投放系统 广告系统包含多个子系统。除了上图所示的广告投放系统外，还包含商业系统（广告库的获得），统计系统（点击展示日志的获得）等。 广告投放系统主要是面向用户的，交互逻辑就是用户请求一个网页之后，会想检索系统请求广告，然后检索系统从广告库中获取一个广告列表，进行
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posted @ 2016-12-14 21:43
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一、把 soft margin svm 看做 L2 Regression 模型 先来一张图回顾一下之前都学了些什么: 之前我们是通过拉格朗日乘子法来进行soft Margin Svm的转化问题，现在换一个思路： 好了，观察我们得到的这个没有条件的最小化问题： 这似乎和L2正则比较相似： 所以，可以把
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posted @ 2016-12-13 18:03
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之前分为两部分讨论过SVM。第一部分讨论了线性SVM，并且针对线性不可分的数据，把原始的问题转化为对偶的SVM求解。http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6143178.html 然后考虑到特征数量特别特别多的时候，引入核函数的求解。http://www.cnblog
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posted @ 2016-12-12 20:14
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以下内容参考 cousera 吴恩达 机器学习课程 1. Bias 和 Variance 的定义 Bias and Variance 对于改进算法具有很大的帮助作用，在bias和Variance的指引之下，我们可以有方向性的对算法进行改进。 模型较简单时，可能导致Bias,相反模型较为复杂的时候，容
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posted @ 2016-12-11 19:12
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前边总结了线性SVM，最终转化为一个QP问题来求解。后来又考虑到非线性SVM，如果特征特别特别多的话，直接使用QP的话求解不了，我们经过一系列的转化，把这一问题转化为训练集大小n量级的QP问题。 http://www.cnblogs.com/futurehau/p/6143178.html 在之前的
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posted @ 2016-12-09 14:59
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Jump Game 贪心： 1 public boolean canJump(int[] nums) { 2 if (nums == null || nums.length == 0) { 3 return false; 4 } 5 int finalIndex = 0; 6 for (int i
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posted @ 2016-12-09 14:22
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