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摘要： instanceof主要用来判断一个类是否实现了某个接口，或者判断一个实例对象是否属于一个类。 1. 判断一个对象是否属于一个类 2. 对象类型强制转换前的判断 阅读全文

摘要： GBDT（Gradient Boosting Decision Tree） Gradient Boosting其实是一个框架，里面可以套入很多不同的算法。之后详细补充这部分的内容 一般的Boosting算法都是一个迭代的过程，每一次新的训练都是为了改建上一次的结果。 阅读全文

摘要： 1. 聚类： 无监督算法，区别监督学习的各类机器学习算法； 无监督方法有哪些？ 聚类 vs 分类 2. K均值算法： 随机初始化K个样本(点)，称之为簇中心(cluster centroids)； 簇分配: 对于所有的样本，将其分配给离它最近的簇中心； 移动簇中心：对于每一个簇，计算属于该簇的所有样 阅读全文

摘要： 1. 相关概念 1） 理解信息熵 可以参考https://www.autonlab.org/tutorials/infogain.html上的解释。从哈夫曼编码引出信息熵的定义。 知乎上也要对信息熵的讨论：各有各的理解，但是都大同小异。可以做参考：https://www.zhihu.com/ques 阅读全文

摘要： 首先是对Cygwin进行一番了解，Cygwin其实就是不愿意装双系统的人的一种选择，是一种可以在windows系统上运行的微型linux系统。 下载：Http://www.cygwin.com 下载相应电脑版本的exe文件，然后一路运行，设置好安装目录。 最后可以点击快捷图标运行Cygwin，界面如 阅读全文

摘要： 转载自：http://www.cnblogs.com/huozhicheng/archive/2010/04/08/2533199.html 1. 什么是ant ant是构建工具2. 什么是构建概念到处可查到，形象来说，你要把代码从某个地方拿来，编译，再拷贝到某个地方去等等操作，当然不仅与此，但是主 阅读全文

摘要： 1. 集成学习： AdaBoost： 运行过程：训练数据中的每一个样本，并赋一个权重，这些权重值构成向量D，已开始这些权重值一样。 第一次训练完，得到一个弱分类器，计算该分类器的错误率，然后调整每个样本的权重值，对同一个训练数据进行第二次训练得到第二个分类器。（第一次分对的样本权重减小，分错的权重提 阅读全文

摘要： 2017/09/04, 自己开始在博客园上记录自己平时的学习记录。希望自己能坚持。 在博客中记录一些机器学习，数据挖掘等技术的一些技巧和心得。对自己每天能有一个小总结。 博客同时也可以帮助自己复习和回忆。 在这里也可以记录一些牢骚和抱怨和对生活的体会，对人和事的反思。 阅读全文