knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法.注意,不是聚类算法.所以这种分类算法 必然包括了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并非像其他的分类算法先通过训练建立分类模型.,而 是一种被动的分类过程.它是边测试边训练建立分类模型. 算法的一般描述过程如下: 1.首先计算每个测试样本点到其他每个点的距离.这个距离可以是欧氏距离,余弦距离等. 2.然后取出距离小于设定的距离阈值的点.这些点即为根据阈值环绕在测试样本最邻…

本帖子主要就是讲解利用libsvm-mat工具箱建立分类(回归模型)后,得到的模型model里面参数的意义都是神马?以及如果通过model得到相应模型的表达式,这里主要以分类问题为例子. 测试数据使用的是libsvm-mat自带的heart_scale.mat数据(270*13的一个属性据矩阵,共有270个样本,每个样本有13个属性),方便大家自己测试学习. 首先上一个简短的测试代码: %% ModelDecryption % by faruto @ faruto's Studio~ % htt…

在上一篇博客中,我们只是简单地与微信服务器建立了连接,接下来就是从微信服务器中接收信息了.在SecurityController中,我定义了两个方法(get和post).Get方法是我们用来与微信服务器建立连接,而我们将通过Post方法来接收微信服务器发给我们的响应. 当我们完成服务器验证后,以后用户对公众号的每个事件,微信服务器都会通过我们配置的URL推送到我们自己的服务器,然后我们服务器根据自身业务逻辑进行响应! 在正式实现用户与服务器之间的沟通前,我们需要进行一些知识储备和对信息的分类.…

一.本节要点 1.消息的加解密 微信加解密包 下载地址:http://qydev.weixin.qq.com/java.zip      ,此包中封装好了AES加解密方法,直接调用方法即可. 其中,解密方法为: //2.获取消息明文:对加密的请求消息进行解密获得明文 WXBizMsgCrypt wxcpt=new WXBizMsgCrypt(WeiXinParamesUtil.token,WeiXinParamesUtil.encodingAESKey,WeiXinParamesUtil.cor…

GitHub源码:https://github.com/shirayner/weixin_gz 一.本节要点 1.回调url 上一节,我们启用服务器配置的时候,填写了一个服务器地址(url),如下图,这个url就是回调url,是开发者用来接收微信消息和事件的接口URL .也就是说,用户在微信公众号中发送的消息会被推送到这个回调url,而我们可以接收用户的消息,并进行回复. 2.被动回复消息的流程 官方文档: 我们在上一节中设置的消息加解密方式是安全模式.因此在用户发给公众号的消息(接收消息)以及…

knn算法(k-Nearest Neighbor algorithm).是一种经典的分类算法. 注意,不是聚类算法.所以这样的分类算法必定包含了训练过程. 然而和一般性的分类算法不同,knn算法是一种懒惰算法.它并不是 像其它的分类算法先通过训练建立分类模型.,而是一种被动的分类 过程.它是边測试边训练建立分类模型. 算法的一般描写叙述步骤例如以下: 1.首先计算每一个測试样本点到其它每一个点的距离. 这个距离能够是欧氏距离,余弦距离等. 2. 然后取出距离小于设定的距离阈值的点. 这些点即为依…

网关的分类 ========================摘自<HTTP权威指南>============================= 1.  HTTP/*:服务器端Web网关 请求流入原始服务器时,服务器端Web网关会将客户度的HTTP请求转换成其他协议(见图8-5) 在图8-5中,网关收到了一条对FTP资源的HTTP请求: ftp://ftp.irs.gov/pub/00-index.txt 网关会打开一条道原始服务器FTP端口(端口21)的FTP连接,通过FTP协议获取对象.网关…

年少不知优化苦,遇坑方知优化难. --村口王大爷 本文内容导图如下: 我之前有很多文章都在讲性能优化的问题,比如下面这些: <switch 的性能提升了 3 倍,我只用了这一招!> <String性能提升10倍的几个方法!(源码+原理分析)> <局部变量竟然比全局变量快 5 倍?> <池化技术到达有多牛?看了线程和线程池的对比吓我一跳!> <链表竟然比数组慢了1000多倍?(动图+性能评测)> <HashMap 的 7 种遍历方式与性能分析…

根据模型的训练策略划分: 直推式学习(Transductive Semi-supervised Learning) 无标记数据就是最终要用来测试的数据,学习的目的就是在这些数据上取得最佳泛化能力. 归纳式学习(Inductive Semi-supervised Learning) 认为待识别样本不能是训练中所用的无标签数据,不能参与到训练过程. ​ 这两者的区别在于:预测样本是不是在训练的时候已经见(用)过.通常直推式比归纳式的效果要好,因为归纳式还需要从训练泛化到测试. 根据无标签数据的使用方…

最近在github上看到一个很有趣的项目,通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章,有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词.看完后有一些自己的小想法,也想做一个玩儿一玩儿.用到的原理是深度学习里的循环神经网络,无奈理论太艰深,只能从头开始开始慢慢看,因此产生写一个项目的想法,把机器学习和深度学习里关于分类的算法整理一下,按照原理写一些demo,方便自己也方便其他人.项目地址:https://github.com/LiuRoy/classfication_demo,目前实现了逻辑回归和神经网…