2018年3月12日
摘要: Given n non-negative integers a1, a2, ..., an, where each represents a point at coordinate (i, ai). n vertical lines are drawn such that the two endpo 阅读全文
posted @ 2018-03-12 20:17 米兰达莫西 阅读(147) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 11.charAt()方法返回指定索引位置的char值。索引范围为0~length()-1. 如: str.charAt(0)检索str中的第一个字符,str.charAt(str.length()-1)检索最后一个字符. 阅读全文
posted @ 2018-03-12 16:21 米兰达莫西 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性模型 f(x) = w1x1+w2x2+…+wdxd+b 1,线性回归 线性回归试图学得: f(xi) = wxi+b,似的f(xi)约等于yi 方法:均方误差最小化 均方误差有非常好的几何意义,它对应了常用的欧几里得距离(欧氏距离)。 基于“均方误差最小化来进行模型求解的方法称“最小二乘法”。 阅读全文
posted @ 2018-03-12 11:58 米兰达莫西 阅读(684) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 简介: APIC 是装置的扩充组合用来驱动 Interrupt 控制器。在目前的建置中,系统的每一个部份都是经由 APIC Bus 连接的。"本机 APIC" 为系统的一部份,负责传递 Interrupt 至指定的处理器;举例来说,当一台机器上有三个处理器则它必须相对的要有三个本机 APIC。自 1 阅读全文
posted @ 2018-03-12 11:28 米兰达莫西 阅读(5300) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1,一些概念 错误率:分类错误的样本数占总数的比例 精度:1-错误率 误差:学习器的实际预测输出和样本的真实输出 训练误差(经验误差):在训练集上的误差 泛化误差:在新样本上的误差 过拟合:学习器把训练样本学得“太好”,把样本本身的一些特点当做了潜在样本所具有的一般性质,导致泛化性能下降 欠拟合:训 阅读全文
posted @ 2018-03-12 11:19 米兰达莫西 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑