20145330第五周<Java学习笔记> 这一周又是紧张的一周. 语法与继承架构 Java中所有错误都会打包为对象可以尝试try.catch代表错误的对象后做一些处理. 使用try.catch语法,JVM尝试执行try区块中的程序代码.如果发生错误,执行流程会跳离错误发生点,然后比较catch括号中声明的类型,是否符合被抛出的错误对象类型,如果是,就执行catch区块的程序代码. 范例如下: import java.util.*; public class Average { public…

2019/11/2 1.    表现层状态转换(REST, representational state transfer.)一种万维网软件架构风格,目的是便于不同软件/程序在网络(例如互联网)中互相传递信息.表现层状态转换是根基于超文本传输协议(HTTP)之上而确定的一组约束和属性,是一种设计提供万维网络服务的软件构建风格.符合或兼容于这种架构风格(简称为 REST 或 RESTful)的网络服务,允许客户端发出以统一资源标识符访问和操作网络资源的请求,而与预先定义好的无状态操作集一致化.因此…

目录 第五周:函数 5.1 函数 5-2 使用函数 5.3 课后习题 第五周:函数 5.1 函数 什么是函数? 函数是一块代码,接受零个或多个参数,做一件事情,并返回零个或一个值. 函数声明语法 返回值 函数名(参数列表){ 函数体 } 我们前面列子中经常使用的printf和scanf都是函数 调用函数 函数(参数值); ()小括号起到了表示函数调用的重要作用,及时没有参数也需要() 如果有参数,则需要给出正确的数量和顺序 这些值会被按照顺序依次来初始化函数中的参数 调用函数时给的参数叫做实际参…

1. 决策树 一般的,一棵决策树包含一个根结点.若干内部结点和若干叶子结点,叶子节点对应决策结果,其他每个结点对应一个属性测试,每个结点包含的样本集合根据属性测试结果被划分到子结点中,而根结点包含样本全集,从根结点到每个叶子结点的路径对应了一个判定测试序列.其基本流程如下所示: 输入:训练集D={(x1,y1), (x2, y2), ......, (xm, ym)} 属性集A={a1, a2, ......, ad} 过程:函数TreeGenerate(D, A),传入参数为训练集D与属性集A…

1.Web Service Overview 1.Data on the Web Python Dictionary 和 Java HashMap间需要建立一个桥梁,可以用XML或是JSON 2.XML 3.JSON: JavaScript Object Notation 2.Interview:Roy Fielding - Understanding the REST Architecture 1.知乎上lvony关于REST结构的概括 URL定位资源,用HTTP动词(GET,POST,DEL…

机器学习的定义:假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能,若一个程序通过利用经验E,使其在T中任务获得了性能改善,我们则说关于任务类T和P,该程序对经验E进行了学习(Mitchell, 1997). 机器学习的研究内容:关于在计算机上从数据中产生模型的算法,即学习算法(learning algorithm). 1.名词定义 数据集 (Data set):数据的集合,其中每条数据都称为一条样本 (Sample)或示例 (Instance).即: 样本 (Sample) = 示例 (Instan…

1.软件开发的常规目录结构 更加详细信息参考博客:http://www.cnblogs.com/alex3714/articles/5765046.html         2.python中的模块 (1)定义 模块:用来从逻辑上组织python代码(变量.函数.类.处理逻辑:实现一个功能),本质上就是.py结尾的文件,(文件名test.py,对应的模块名test) 包package:用来从逻辑上组织模块的,本质上就是一个目录(必须带有一个__init__.py文件),导入一个包实质就是解释下面…

theta=(Xt*X)^-1 Xt*y x is feature matrix y is expectation…

1. 线性模型 基本形式:给定由d个属性描述的样本 x = (x1; x2; ......; xd),其中,xi是x在第i个属性上的取值,则有: f(x) = w1x1 + w2x2 + ...... + wdxd + b 令w=(w1; w2; ......; wd),x = (x1; x2; ......; xd),使用矩阵乘法写为向量形式: f(x) = wTx + b 在w和b的值确定后(w=(w1; w2; ......; wd)),整个模型就得以确定,其中,权重向量w可以直观表达各个…

1. 均方误差,错误率,精度 给定样例集 (Example set): D = {(x1, y1), (x2, y2), (x3, y3), ......, (xm, ym)} 其中xi是对应属性的值,yi是xi的真实标记,评估模型性能,即将预测结果f(x)与真实标记y进行比较. 对于回归任务:均方误差 (Mean squared error) 更一般的,对于数据分布D和概率密度函数p(·),均方误差可描述为: 错误率 (Error rate):分类错误样本数占总样本数比例(其中,II(·)为指…