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摘要：
第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设 阅读全文
posted @ 2019-02-20 11:15 心默默言 阅读(281) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
实际开发中“获得连接”或“释放资源”是非常消耗系统资源的两个过程，为了解决此类性能问题，通常情况我们采用连接池技术，来共享连接Connection。这样我们就不需要每次都创建连接、释放连接了，这些操作都交给了连接池。 1.连接池概述 用池来管理Connection，这样可以重复使用Connectio 阅读全文
posted @ 2019-02-19 19:10 心默默言 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
说起来，这个功能是否需要学习还真是有待于讨论。其实，知道了字典这种数据结构以后，通过最基本的Python功能也能够实现一个类似的功能。不过，既然内置了这个功能那么我们就没有必要重复造车轮。 在字典内置的方法中，想说的方法为get。这个方法是通过键来获取相应的值，但是如果相应的键不存在则返回None。 阅读全文
posted @ 2019-02-19 12:00 心默默言 阅读(14837) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要：
a=arange(1,3) #a的结果是： array([1,2]) 1,当 tile(a,1) 时: tile(a,1) #结果是 array([1,2]) tile(a,2) #结果是 array([1,2,1,2]) tile(a,3) #结果是 array([1,2,1,2,1,2]) 说明tile函数第二个参数是用来控制a重复次数的 2,当tile(a,(1,... 阅读全文
posted @ 2019-02-19 11:26 心默默言 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
如果只使用JDBC进行开发，我们会发现冗余代码过多，为了简化JDBC开发，本案例我们讲采用apache commons组件一个成员：DBUtils。 DBUtils就是JDBC的简化开发工具包。需要项目导入commons-dbutils-1.6.jar才能够正常使用DBUtils工具。 1.概述 D 阅读全文
posted @ 2019-02-18 21:56 心默默言 阅读(249) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
第1章 机器学习基础 机器学习 概述 机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义，它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新 阅读全文
posted @ 2019-02-18 19:07 心默默言 阅读(355) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
不加Dropout，训练数据的准确率高，基本上可以接近100%，但是，对于测试集来说，效果并不好； 加上Dropout，训练数据的准确率可能变低，但是，对于测试集来说，效果更好了，所以说Dropout可以防止过拟合。 阅读全文
posted @ 2019-02-18 18:52 心默默言 阅读(139) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。 1. 二次代价函数的不足 ANN的设计目的之 阅读全文
posted @ 2019-02-18 17:26 心默默言 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑 |
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