07 2018 档案
摘要:回归问题的条件/前提: 1) 收集的数据 2) 假设的模型,即一个函数,这个函数里含有未知的参数,通过学习,可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中,每一个分量,就可以看做一个特
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摘要:1.介绍 TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs),用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用
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摘要:numpy引用 import numpy as np N维数组对象 np.array([0,1,2,3,4],[9,8,7,6,5,4]) np.array()生成一个ndarray数组 np.array()输出成[ ]形式,元素由空格分隔 ndarry对象的属性 .ndim 秩,即轴的数量或维度的
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摘要:Problem Description Now, here is a fuction: F(x) = 6 * x^7+8*x^6+7*x^3+5*x^2-y*x (0 <= x <=100)Can you find the minimum value when x is between 0 and
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摘要:其实map和set是一个爸爸 - 红黑树爸爸,只不过set力气不够,不像map那么可以拥有一个主键(key)和实键(value).它只有一个键值并且 set当中不能存储相同的键值(set还具有强迫症). 其实map和set的区别差不多就完了. 他们的相同点,他们底层都是使用红黑树构造的 这使得他们的
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摘要:经验误差与过拟合 经验误差:我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差,学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差 过拟合:学习器把训练样本学的太好了,很可能把已经训练的样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质,这样会导致泛化能力的下降。这种现象在机器学习中称为过拟
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摘要:数据集 样本 特征 特征取值 维数 训练数据 训练样本 泛化:学得的模型适用于新样本的能力 归纳与演绎:前者是从特殊到一般的泛化过程,即从具体的事实归结出一般性的规律后者是从一般到特殊的“特化”过程,即从基础原理推演出具体情况。 假设空间 版本空间:可能有多个假设集合与训练集一致,即存在一个与假设即
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摘要:源码链接:https://github.com/yemahei/test 患者信息可视化及关联规则可视化系统的实现一、系统需求分析藏医药学是我国传统民族医药学宝库中一颗璀璨的明珠,在藏族人民漫长的生产、生活实践中,其系统的理论和独特的临床疗效及用药特色,为藏族人们繁衍生息、保障生命健康做出了重要贡献
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摘要:字典是另一种可变容器模型,且可存储任意类型对象。 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示: 键必须是唯一的,但值则不必。 值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。 一个简单的字典实例
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摘要:Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。 元组使用小括号,列表使用方括号。 元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可。 创建空元组 元组也可以使用索引和切片 元组中的元素时不允许修改的 但是我们可以对元组进行连接操作 删除元组 元组的内置函数
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摘要:1.数据模型组成三要素:数据结构,数据操作和完整性约束条件 2.数据库系统的三级模式结构:模式,外模式和内模式 3.数据库是长期存储在计算机内,有组织的,可共享的大量数据的集合 4.数据库的基本特征:数据按一定的数据模型组织、描述和储存,可为各种用户共享,冗余度较小,数据独立性较高,易扩展 5.数据
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摘要:1.HDU2199:Can you solve this equation?(二分) Problem DescriptionNow,given the equation 8*x^4 + 7*x^3 + 2*x^2 + 3*x + 6 == Y,can you find its solution be
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摘要:1.声明 string类本不是STL的容器,但是它与STL容器有着很多相似的操作,因此,把string放在这里一起进行介绍。 之所以抛弃char*的字符串而选用C++标准程序库中的string类,是因为他和前者比较起来,不必担心内存是否足够、字符串长度等等,而且作为一个类出现,他集成的操作函数足以完
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摘要:Git有很多优势,其中之一就是远程操作非常简便。本文详细介绍5个Git命令,它们的概念和用法,理解了这些内容,你就会完全掌握Git远程操作。 git clone git remote git fetch git pull git push 本文针对初级用户,从最简单的讲起,但是需要读者对Git的基本
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摘要:源码链接:https://github.com/yemahei/test 藏医诊疗管理系统设计说明书 一、系统需求分析 目前关于西医和中医的挂号诊疗等系统比较丰富,但是很少有关于藏医的网上诊疗系统。藏医药学是我国传统民族医药学宝库中一颗璀璨的明珠,在藏族人民漫长的生产、生活实践中,其系统的理论和独特
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摘要:源码链接:https://github.com/yemahei/test 广告的转化率预估模型 目前,互联网公司中收入占比中,广告占了很大的比重,互联网广告是最重要的一种商业模式之一。如何提升广告的收入,那就是吸引更多的用户在自己的平台上做广告。这就涉及到一个推广效率的问题,用户只有在你这个平台上推
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摘要:字符串的运算符 字符串的格式化 字符串的内建函数 1.capitalize()将字符串的第一个字母变成大写,其他字母变小写。 2.center() 方法返回一个指定的宽度 width 居中的字符串,fillchar 为填充的字符,默认为空格。 3.count() 方法用于统计字符串里某个字符出现的次
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摘要:六大标准类型 1.number 2.string 3.list 4.tuple 5.set 6.dictionary 不可变数据:number、string、tuple 可变数据:list、dictionary、set 运算符 1.算数运算符 2.比较运算符 3.赋值运算符 4.位运算符 5.逻辑运
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摘要:文件和目录 cd /home 进入/home目录 cd .. 返回上一级目录 cd ../.. 返回上两级目录 cd c++code 进入个人c++code目录 cd ~user1 进入个人的主目录 cd - 返回上次所在的目录 pwd 显示工作的路径 ls 查看目录中的文件 ls -F 查看目录中
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摘要:关于二分查找法 二分查找法主要是解决在“一堆数中找出指定的数”这类问题。 而想要应用二分查找法,这“一堆数”必须有一下特征: 存储在数组中 有序排列 所以如果是用链表存储的,就无法在其上应用二分查找法了。(曽在面试被问二分查找法可以什么数据结构上使用:数组?链表?) 至于是顺序递增排列还是递减排列,
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摘要:栈定义:栈是限定只能在表的一端进行插入和删除的线性表。在表中允许插入和删除的一端叫做栈顶(top);表的另一端则叫做栈底(bottom)。栈又称后进先出(Last In First Out,简写为LIFO)表。 •栈满:栈内元素个数为MaxSize时。top=MaxSize-1 •栈空:栈内无元素。
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摘要:1.机器学习与数据挖掘的区别: 数据挖掘 (data mining): 有目的地从现有大数据中提取数据的模式(pattern)和模型(model) 数据挖掘是从现有的信息(existing information)中提取数据的模式(pattern)和模型(model),即精选出最重要的信息,以用于未
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摘要:头文件 #include<list> 1.list 的构造函数 list<int>a{1,2,3} list<int>a(n) //声明一个n个元素的列表,每个元素都是0 list<int>a(n,m) //声明一个n个元素的列表 每个元素都是m 2.成员函数 c,begin() 返回指向链表第一个
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摘要:1.监督学习(分类/预测) 数据集中对象的类标记已知 通过类标记的指导下学习数据中的模式 利用获取的模式或者模型对新数据进行分类预测 2.模型分类 2.1 生成模型 希望从数据中学习/还原出原始的真实数据生成模型。 常见的方法是学习数据的联合概率分布。 E.g 朴素贝叶斯方法、隐马尔科夫模型等 当容
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摘要:一、概述在工程实践中,我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等,在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程,通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为:去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。 二、数据预处理方法1. 去除唯一属性
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摘要:1.接口与实现 1.1 抽象数据类型:一组数据模型上定义的一组操作 数据类型是(char、int等) 数据结构:基于特定语言的,实现ADT的一整套算法。 1.2 向量:向量是数组的抽象与泛化,由一组元素按线性次序封装而成。 特点:1.各元素与(0,n)内的秩一一对以应 2.元素的类型不限于基本类型
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