摘要：
1.查看当前数据库的字符集的语句如下: show variables like ' character %'; 说明: character_set_client:客户端请求数据的字符集。 character_set_connection:客户机/服务器连接的字符集。 character_set_da 阅读全文
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1. 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maxim 阅读全文
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1.动态规划概念与基本思想 动态规划（Dynamic Programming，DP）是运筹学的一个分支，是求解决策过程最优化的过程。20世纪50年代初，美国数学家贝尔曼（R.Bellman）等人在研究多阶段决策过程的优化问题时，提出了著名的最优化原理，从而创立了动态规划。动态规划的应用极其广泛，包括 阅读全文
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1.条件概率 条件概率是指事件A在事件B发生的条件下发生的概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“A在B发生的条件下发生的概率”。若只有两个事件A，B，那么： 在上式中P(B)不能等于0，另外，如果A,B相互独立，有P(AB)=P(A)P(B) 2.全概率公式 全概率公式为概率论中的重要公式，它将 阅读全文
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labelList=['好瓜', '好瓜', '好瓜', '坏瓜', '坏瓜', '坏瓜', '坏瓜', '坏瓜', '坏瓜'] len=labelList.count('好瓜') 阅读全文
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1. JDK环境变量的配置 配置环境变量之前，是已经安装了JDK了。假设已经安装好了JDK了，高版本的JDK无需手动配置环境变量,低版本的JDK需要配置环境变量，这里以JDK1.8为例。 2. path路径配置 在path环境变量中配置jdk安装路径下的bin目录。 Jdk安装路径\bin;因为后面 阅读全文
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1.决策树 在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。决策树是一种树形结构，其中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，每个叶节点代表一种类别。 分类树（决策树）是一种十分常用的分类方法。它是一种监督学习，所谓监督学习就是给定一堆样本，每个 阅读全文
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1.问题 遇到的问题截图如下：变量index没起到作用。 js语法中，引号内变量会直接解释为字符串，因此使用:eq()时参数将被识别为字符串而不是变量指代的内容。 2.解决方法 字符串拼接就行了。 错误或不足之处，请指正！ 阅读全文
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1.混淆矩阵 通常对于二分类模型，我们的预测结果与实际情况两两组合，会得到4种结果。这4中结果组成了混淆矩阵。以0,1作为两种类别。如下： 用P(Positive)、N(Negative)代表1、0两种结果，T(True)代表预测正确，F(False)代表预测错误。重新表示混淆矩阵就变成了下面这个样 阅读全文
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1.逻辑回归 逻辑回归是一种线性回归模型,它假设数据服从伯努力分布(二项分布,0-1分布),通过极大似然估计,运用梯度下降方法(牛顿法) 求解,进而达到二分类目的。逻辑回归与线性回归有很多相似之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。逻辑回归以线性回归理论作为支持。由于引入 阅读全文