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摘要： 一、逻辑回归 逻辑回归是由线性回归演变过来，线性回归是将X映射到一个实数域，而逻辑回归是将X映射到一个离散集合，因为只是一个分类问题。 1、逻辑回归模型 01分类问题 对于01分类问题，在线性回归后加入一个逻辑函数，即sigmoid函数 逻辑回归是通过最大似然估计来求解参数的，一个样本01的概率分别 阅读全文

摘要： 线性回归： 参考博客：http://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/66976356 线性回归问题就是给点一些点，通过拟合一条直线使这些点到这条直线的距离最近，可以分为一元线性回归和多元线性回归，一元是指 y = mx + b，多元是指：y = 阅读全文

摘要： 生成模型与判别模型的区别： 生成模型：生出数据分布的模型， 在处理过程中得到数据的统计信息 p(x|y) 判别模型：判断数据分类的模型; 得到数据的分类， p(y|x) 高斯判别分析模型 http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/9285001 阅读全文

摘要： 一、词向量 词向量的表示方法： 1、one-hot representation，就是用一个很长的向量来表示一个词，向量的长度为词典的大小，向量的分量只有一个 1，其他全为 0， 1 的位置对应该词在词典中的位置。但这种词表示有两个缺点：（1）容易受维数灾难的困扰，尤其是将其用于 Deep Lear 阅读全文

摘要： 总: 链路层 --> 网络层 --> 传输层 --> 应用层 物理层 --> 数据链路 -->网络层 --> 传输层 --> 会话 --> 表示 -->应用 端口 端口是通过端口号来标记的,端口号的范围是从0到65535(2^16) 端口可以分为知名端口和 阅读全文

摘要： 匹配过程： 首先由 正则表达式 构造 NFA，再由NFA 转化成 DFA 在python中需要引入re模块 表示字符: . 匹配任意一个字符(除了\n) \d表示是阿拉伯数字, \D表示不是数字 \s匹配空白,即空格,tab, \S匹配非空白 \w匹配单词字符,即a-z, A-Z, 0-9, _ \ 阅读全文

摘要： 三范式： 1、第一范式： 列不可拆分 2、第二范式：唯一标识 （通过一个属性唯一找到一个对象） 3、第三范式：引用主键 创建数据库： 1 create database 数据库名 charset=utf-8 CRUD操作： 1、查询 select distinct name from 表名； 聚合： 阅读全文

摘要： python 阅读全文

摘要： 服务的启动 http://www.cnblogs.com/wyd168/p/6636529.html 启动一个nginx服务： 进入到 /usr/local/nginx/sbin目录 sudo /usr/local/nginx/sbin/nginx -c /usr/local/nginx/conf/ 阅读全文

摘要： 一、初步介绍 1、安装 2、本地仓库的安装 3、创建一个简单的项目 4、创建代码和测试代码 5、运行mvn 6、maven的生成方式 maven有一些固定的生成模式，所以使用 mvn archetype:generate生成 二、依赖 三、仓库 四、生命周期 阅读全文