摘要： 1. Pearson相关http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson_product-moment_correlation_coefficientPearson相关用于双变量正态分布的资料，其相关系数称为积矩相关系数（coefficient of product-moment correlation）。进行相关分析时，我们一般会同时对两变量绘制散点图，以更直观地考察两变量之间的相互变化关系。例7-1 某医生为了探讨缺碘地区母婴TSH水平的关系，应用免疫放射分析测定了160名孕妇（15-17周）及分娩时脐带血TSH水平（mU/L），现随机抽取10对数据，见表7.6，试 阅读全文

摘要： 对于更新数据，update　tableName set columnName = ... where columnName2 in(select ....)如果后面查询和更新的表是同一个表，mysql中是不允许的。注意：不能先select出同一表中的某些值，再update这个表(在同一语句中) 解决办法就是：那么建立个临时的表create tempTable as select columnName2 from tableNameupdatae tableName set columnName = strSql where columnName2 in (select columnName2 阅读全文

摘要： 经常将工程打包成war包，打包如下：// 将当前目录打包成war包jar cvf temp.war */ .命令格式：java cvf 打包文件名称 要打包的目录 打包文件保存路径解压自然就是:jar xvf temp.warjar和linux下面的tar命令类似Java Archive File，java存档文件。这有点类似zip文件。1．命令用法：jarjar {ctxu}[vfm0Mi] [jar-文件] [manifest-文件] [-C 目录] 文件名 ...选项： -c创建新的存档 -t列出存档内容的列表 -x展开存档中的命名的（或所有的〕文件 -u更新已存在的存档 -v生成详细输 阅读全文

摘要： 在论文中，结果的对比，常常用到皮尔逊相关系数，以检查结果的提高程度！1、简介皮尔逊相关也称为积差相关（或积矩相关）是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。假设有两个变量X、Y，那么两变量间的皮尔逊相关系数可通过以下公式计算：公式一：公式二：公式三：公式四：以上列出的四个公式等价，其中E是数学期望，cov表示协方差，N表示变量取值的个数。2、适用范围当两个变量的标准差都不为零时，相关系数才有定义，皮尔逊相关系数适用于：(1)、两个变量之间是线性关系，都是连续数据。(2)、两个变量的总体是正态分布，或接近正态的单峰分布。(3)、两个变量的观测值是成对的，每对观测值之间相互独立。 阅读全文

摘要： 中国大陆数学界某些机构关于函数凹凸性定义和国外的定义是相反的，但在中国大陆涉及经济学的很多书中，凹凸性的提法和其他国家的提法是一致的，也就是和数学教材是反的。凸函数是一个定义在某个向量空间的凸子集（区间）上的实值函数，如果在其定义域上的任意两点，以及，有。如果对于任意的有，函数是严格凸的。若对于任意的，其中，都有，则称函数是几乎凸的。在区间上的凸函数摘自维基百科 阅读全文

摘要： matlab函数randn：产生正态分布的随机数或矩阵的函数randn产生均值为0，方差 σ^2 = 1，标准差σ = 1的正态分布的随机数或矩阵的函数。用法：Y = randn(n)返回一个n*n的随机项的矩阵。如果n不是个数量，将返回错误信息。Y = randn(m,n) 或 Y = randn([m n])返回一个m*n的随机项矩阵。Y = randn(m,n,p,...) 或 Y = randn([m n p...])产生随机数组。Y = randn(size(A))返回一个和A有同样维数大小的随机数组。randn返回一个每次都变化的数量。s = randn('state 阅读全文

摘要： 下面主要介绍matlab中矩阵的运算：.* 表示矩阵对应元素相乘，要求矩阵的尺寸一样或者一个为单数./ 表示矩阵对应元素相除，要求同上'　表示矩阵的转置，用法如：matrix‘+　表示矩阵相加，要求矩阵尺寸一样或者一个为单数- 表示矩阵想减，要求同上* 表示矩阵相乘 阅读全文

摘要： zeros(n)：返回n by n值为零的矩阵zeros(m,n) or zeros([m n]):返回m by n值为零的矩阵zeros(m,n,'single'):返回single（单精度）的m by n零矩阵，single可以为double等matlab中解释如下：% ZEROS(N) is an N-by-N matrix of zeros.%% ZEROS(M,N) or ZEROS([M,N]) is an M-by-N matrix of zeros.%% ZEROS(M,N,P,...) or ZEROS([M N P ...]) is an M-by-N-by 阅读全文

摘要： 这里就不自己写了，找了一篇比较全的，摘自http://www.cnblogs.com/jyginger/archive/2011/04/27/2030017.htm有一点下面没有说明，这里需要重启mysql服务，才能实行新的密码，否则每次都需要通过修改之前的密码登陆目录mysqladmin命令UPD... 阅读全文

摘要： The Dirichlet Distribution 狄利克雷分布可参考http://www.xperseverance.net/blogs/2012/03/510/Probability Distributions（Beta分布，多项式分布和高斯分布）可参考:http://www.xperseverance.net/blogs/2012/03/21/函数，也叫做伽玛函数（Gamma函数），是阶乘函数在实数与复数上的扩展。对于实数部份为正的复数z，伽玛函数定义为:此定义可以用解析开拓原理拓展到整个复数域上，非正整数除外。函数的递推公式为：，对于正整数，有，可以说函数是阶乘的推广。来自wiki的 阅读全文

摘要： 关于Gibbs sampling， 首先看一下Wiki上的解释：Gibbs samplingorGibbs sampleris analgorithmto generate a sequence of samples from the joint probability distribution of two or morerandom variables. The purpose of such a sequence is to approximate the joint distribution, or to compute anintegral(such as anexpected va 阅读全文

摘要： pdf：Probability Distribution Function（概率分布函数） 阅读全文

摘要： 判别模型和生成模型，总是混淆，找到个解释不错的http://freemind.pluskid.org/machine-learning/discriminative-modeling-vs-generative-modeling/ Ng, A. Y., & Jordan, M. I. (2001). On Discriminative vs.Generative Classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes. InNIPS(841-848). 阅读全文

摘要： 原文：http://www.blogjava.net/jerry-zhaoj/archive/2009/05/06/269191.html1、直接放到Webapps目录下Tomcat的Webapps目录是Tomcat默认的应用目录，当服务器启动时，会加载所有这个目录 下的应用。也可以将JSP程序打包成一个war包放在目录下，服务器会自动解开这个war包，并在这个目录下生成一个同名的文件夹。一个war包就是有特 性格式的jar包，它是将一个Web程序的所有内容进行压缩得到。具体如何打包，可以使用许多开发工具的IDE环境，如Eclipse、 NetBeans、ant、JBuilder等。也可以用c 阅读全文

摘要： 假设java安装到C:\Program Files\Java下，tomcat解压到D:\tomcat6下，则配置如下（可根据具体安装目录更改）：JAVA_HOMEC:\Program Files\Java\jdk1.7.0_05classpath.;%JAVA_HOME%\lib;%JAVA_HOM... 阅读全文

摘要： 原文：http://www.blogjava.net/baoyaer/articles/107278.html Tomcat Server的结构图该文件描述了如何启动Tomcat Server<Server><Listener/><GlobaNamingResources></GlobaNamingResources<Service><Connector/><Engine><Logger/><Realm/><host><Logger/><Context/>& 阅读全文

摘要： 1. 堆排序与快速排序，归并排序一样都是时间复杂度为O(N*logN)的几种常见排序方法。学习堆排序前，先讲解下什么是数据结构中的二叉堆。二叉堆的定义二叉堆是完全二叉树或者是近似完全二叉树。二叉堆满足二个特性：1）父结点的键值总是大于或等于（小于或等于）任何一个子节点的键值。2）每个结点的左子树和右子树都是一个二叉堆（都是最大堆或最小堆）。当父结点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值时为最大堆。当父结点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值时为最小堆堆分为大顶堆和小顶堆,其中下图（1）中是大顶堆，（2）为小顶堆2. 堆排序的思想 利用大顶堆(小顶堆)堆顶记录的是最大关键字(最小关键字)这 阅读全文

摘要： 装了ubuntu后，有次忘了密码，就重装系统吼了，后来又有个同学也忘了密码，就从网上找到了解决办法，现在分享如下：1. 开机进入grub时，用上下键移到第二行的恢复模式，按e（注意不是回车）2. 把ro single 改成rw single init=/bin/bash ， 然后按ctrl+x，就可以进入 单用户模式，进去干什么都行了。（进去是命令行，所以你得要懂使用命令行！）我们可以修改普通用户密码，也可以改root密码。提示，完成后，按”ctrl+alt+delete“组合神键重启（我试过用命令关机，重启都不行，只能用这个）。这些我都是试过的，也是成功的，你试试吧！我看过一些网上的一些方法 阅读全文

摘要： 建立索引目前主流的索引技术有三种：倒排文件、后缀数组和签名。后缀数组的方法虽然快，但是其维护困难，代价相当高，不适合做引擎的索引。签名是一种很好的索引方式，但倒排文件的速度和性能已经超过了签名。倒排文件是一种在各大搜索引擎中被主要使用的索引的方式，并且它也是搜索引擎中一个核心的技术。5.2.1 倒排文件索引（Inverted File Index）的建立倒排索引文件是一种面向单词的索引机制，每个文件都可以用一系列关键字来表示。一个典型的倒排索引主要由词汇表（也叫索引项）和事件表（也叫文件链表）两部分组成。词汇表是用来存放分词词典的，通常称存放词汇表的文件为索引文件；事件表是用来存放这个文件中对 阅读全文

摘要： 今天使用HashMap时，发现不能使用基本数据类型，例如，HashMap som = new HashMap();发现提示错误：Syntax error on token "int", Dimensions expected after this token。后来从网上找到了答案，HashMap不能使用基本数据类型。没有理解引用类型和原始类型。Java提供两种不同的类型：引用类型和原始类型（或内置类型）。Int是java的原始数据类型，Integer是java为int提供的封装类。Java为每个原始类型提供了封装类。原始类型封装类booleanBooleancharChar 阅读全文

摘要： 偶然想起，像编写一个从电脑向手机发送短信的程序，从网上查找到有三种方式：(1)使用webservice接口发送手机短信,这个可以使用sina提供的webservice进行发送,但是需要进行注册;(2)使用短信mao的方式进行短信的发送,这种方式应该是比较的常用,前提是需要购买硬件设备，这个就不考虑了(3)使用中国网建提供的SMS短信平台，但是，用完几条免费的后，就要收费了。首先，我用C#实现第一种方法，发现总是错误，这个不解，后来从网上查找原因，有的说，新浪这个功能已经不用了，我也不太清楚，就放弃了这种方法，后来实现了第三种方法。具体实现如下：1. 从网上（http://sms.webchin 阅读全文

摘要： 衡量搜索引擎质量指标(DCG -- Discounted Cumulative Gain) DCG的英文全称是Discounted cumulative gain，它是一个衡量搜索引擎算法的指标。 搜索引擎一般采用PI（peritem）的方式进行评测，简单地说就是逐条对搜索结果进行分等级的打分。假设我们现在在Google上搜索一个词，然后得到5个结果。我们对这些结果进行3个等级的区分：Good（好）、Fair（一般）、Bad（差），然后赋予他们分值分别为3、2、1，假定通过逐条打分后，得到这5个结果的分值分别为3、2 、1 、3、 2。 接下来我们来看看是怎么计算DCG的 使用DCG这... 阅读全文

摘要： 个性化推荐很多读者都知道，但其中不乏认识上的误区。有的人觉得个性化推荐就是细分市场和精准营销，实际上细分市场和精准营销往往是把潜在的用户分成很多群体，这固然相比基于全体的统计有了长足的进步，但是距离“给每一个用户量身定做的信息服务”还有很大的差距，所以，只能说个性化推荐是细分市场的极致！实际上，信息服务经历了两次理念上的变革，第一次是从总体到群体，第二次是从群体到个体。第二次变革正在进行中，所要用到的核心技术就是这篇文章要讨论的个性化推荐技术。 还有读者觉得个性化推荐就等同于协同过滤，这可能是因为协同过滤应用比较广泛并且比较容易为大众理解。实际上协同过滤只是个性化推荐技术中的一个成员。它... 阅读全文

摘要： 问题介绍：我安装完MySQL(我安装的是5.5)后，使用MySQL 5.5 Command Line Client，每次点击，总是一闪而过。从网上我查了下，都是暂时的解决的方法，不能够解决使点击MySQL 5.5 Command Line Client后，出现现显示的mysql>窗口，其中暂时的方法如下： 一、 首先进入cmd 切入MySQL的安装目录，然后切入 bin 目录 ，输入mysqld-nt --skip-grant-tables命令。 这个 cmd 窗口先不要关闭， 打开另一个窗口 登陆MySQL 或直接点开 MySQL Command Line Client 输入正确的密码 阅读全文

摘要： 当对其ListBox添加值后，如果要使用SelectedItem，就要将要赋值给SelectedItem的值转化为初始转化的值！例如：lstXXX.Add(1);lstXXX.Add(2);会默认lstXXX存储的值为整型数值，以后要使用SelectedItem使某项处于被选中状态，就要将赋给SelectedItem的值转化为整型，lstXXX.SelectedItem = "2";//错误lstXXX.SelectedItem = 2; //正确，2处于被选中状态 阅读全文