从几乎0一路讲到马克洛夫 mit的密度太高了 下次必须花3天时间准备…

[声明:如需转载本文,请注明来源] 一.数据说明 启动时间用同一台设备,同一个包进行启动时间的测试,其中三组样本数据(每组100份对比数据)如下: 设备pro-5-1 base_list_1 = [0.944, 0.901, 0.957, 0.911, 1.189, 0.93, 0.94, 0.932, 0.951, 0.911, 0.934, 0.903, 0.922, 0.917, 0.931, 0.962, 0.945, 1.254, 0.918, 0.913, 0.931, 0.935,…

转载自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674/ 从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法 前言 前两日,在微博上说:“到今天为止,我至少亏欠了3篇文章待写:1.KD树:2.神经网络:3.编程艺术第28章.你看到,blog内的文章与你于别处所见的任何都不同.于是,等啊等,等一台电脑,只好等待..”.得益于田,借了我一台电脑(借他电脑的时候,我连表示感谢,他说“能找到工作全靠你的博客,这点儿小忙还说,不地道”,有的时…

wiki百科:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%86%B3%E7%AD%96%E6%A0%91%E5%AD%A6%E4%B9%A0 opencv学习笔记--二杈决策树:http://blog.csdn.net/homechao/article/details/9061921 (1):从K近邻算法.距离度量谈到KD树.SIFT+BBF算法:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 前言 前两日,在微博…

十分钟学习自然语言处理概述 作者:白宁超 2016年9月23日00:24:12 摘要:近来自然语言处理行业发展朝气蓬勃,市场应用广泛.笔者学习以来写了不少文章,文章深度层次不一,今天因为某种需要,将文章全部看了一遍做个整理,也可以称之为概述.关于这些问题,博客里面都有详细的文章去介绍,本文只是对其各个部分高度概括梳理.(本文原创,转载注明出处:十分钟学习自然语言处理概述  ) 1 什么是文本挖掘? 文本挖掘是信息挖掘的一个研究分支,用于基于文本信息的知识发现.文本挖掘的准备工作由文本收集.文本分…

写爬虫总是非常吸引IT学习者,毕竟光听起来就很酷炫极客,我也知道很多人学完基础知识之后,第一个项目开发就是自己写一个爬虫玩玩. 其实懂了之后,写个爬虫脚本是很简单的,但是对于新手来说却并不是那么容易.实验楼就给那些想学写爬虫,却苦于没有详细教程的小伙伴推荐5个爬虫教程,都是基于Python语言开发的,因此可能更适合有一定Python基础的人进行学习. 1.基于scrapy爬虫的天气数据采集 首先介绍这个教程,比较简单,也容易上手,只要有Python基础的人都可以跟着教程去写天气数据爬虫.先跟着教…

jquery.fn.css获取当前jQuery所匹配的元素中第一个元素的属性值[$(…).css(cssName),注意这个cssName可以是数组]或给当前jQuery所匹配的每个元素设置样式值[$(…).css(cssname,value) / $(…).css(obj)]; 可以看见函数内部直接调用了jquery.access来处理.access将当前多个元素组成的jQuery对象所匹配的元素分解成单一元素逐个调用第二个参数中的回调function( elem, name, value )…

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦…

了解一些统计学知识对正确地进行 A/B 测试和研判试验结果是很有帮助的,本篇文章深入介绍了A/B 测试的原理和背后的统计学依据.完全理解本文中提到的数学计算需要你掌握概率方面的一点基础知识. 统计学在 A/B 测试中的作用 A/B 测试是一种对比试验(下文中对比试验特指 AppAdhoc 平台上的 A/B 测试),而试验就是从总体中抽取一些样本进行数据统计,进而得出对总体参数的一个评估.可以看出,做试验并从试验数据中得出有效结论的科学基础是统计学. 统计学的基本概念 总体:是客观存在的.具有某一…

A/B测试背后有着高深的统计学知识,今天我们就来讲讲常见的辛普森悖论. 辛普森悖论 (Simpson's Paradox) 是英国统计学家 E.H.辛普森 (E.H.Simpson) 于1951年提出的悖论,即在某个条件下的两组数据,在分别讨论时都会满足某种性质,可是一旦合并起来进行考虑,却可能导致相反的结论. 举一个辛普森悖论的简单小例子:一个大学里有商学院和法学院两个学院.这两个学院的女生都抱怨"男生录取率比女生录取率高",有性别歧视.但是学校做总录取率统计,却发现总体来说女生录取…

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 巴氏距离(Bhattacharyya Distance) 8. 汉明距离(Hamming dista…

阅读. 把一大堆的知识塞进脑子里.随着时间流逝,终归有一些会留在脑海里.我觉得有些东西读起来还挺有意思,那么也能算作一种愉快的消遣. 分析. 多去熟悉并了解一些工具,从高层的到底层的,不要害怕去使用他们,也不要害怕用各种各样古怪的方法使用他们.例如DTrace就像一把大锤子,有时你可以用它把一个bug分解成很多小片段.使用这些工具去深度挖掘软件背后的原理和其运作方法.但是请保证你不会用这些知识来作恶. 实验. 一定要写代码,写大量的代码.另外通过做实验去接触新发现的编程方法,并且不断地梳理这些知…

原地址:http://www.cnblogs.com/alongu3d/archive/2013/04/20/3031904.html Unity 3D 调用DLL的方法 本文转载:渡蓝的博客园 http://www.cnblogs.com/oldman/articles/2501486.html 如果涉及到版权问题,则请留言,我会尽快删除!  接触Unity 3D 时间不长,看到网上有人问怎么通过Unity来调用Dll,而且发现这个问题似乎是用unity的朋友并不熟悉DLL的使用造成的,正好我…

QT你不能说他不流行吧, WPS, Wirshark, KDE, dropbox, skype, virtualbox都和qt有关吧, 你想写个跨平台的C++程序, QT是个不错的选择, 普通PC应用, 微软和苹果两家是大头, 跨平台要求不高, 小公司小应用做个WINDOWS版就够了, 这种情况下当然用VS那一套东西. 而大公司呢, 他们又偏向为不同的OS维护不同的版本, 成本上高, 但是效果比你写一个统一的跨平台的源代码然后在不同平台上编译要好. 还有个原因是大公司还是希望有自己的库, 因为库…

习·D3.js 学习资源汇总 除了D3.js自身以外,许多可视化工具包都是基于D3开发的,所以对D3的学习就显得很重要了,当然如果已经有了Javascript的经验,学起来也会不费力些. Github主页:https://github.com/mbostock/d3/wiki 包括D3简介,案例,教程和公开课,以及之前提到的API参考等. Github教程页面:https://github.com/mbostock/d3/wiki/Tutorials -·-·-·-·-·-其他:-·-·-·-·…

from:http://java.chinaitlab.com/tools/355421.html JMeter 是一个流行的用于负载测试的开源工具, 具有许多有用的功能元件,如线程组(thread group), 定时器(timer), 和HTTP 取样 (sampler) 元件. 本文是对JMeter 用户手册的补充,而且提供了关于使用Jmeter的一些模拟元件开发质量测试脚本的指导. 本文同时也讨论了一项重要的内容:在指定了精确的响应时间要求后,如何来校验测试结果,特别是在采用了置信区间分…

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处   机器学习的研究领域是发明计算机算法,把数据转变为智能行为.机器学习和数据挖掘的区别可能是机器学习侧重于执行一个已知的任务,而数据发掘是在大数据中寻找有价值的东西. 机器学习一般步骤 收集数据,将数据转化为适合分析的电子数据 探索和准备数据,机器学习中许多时间花费在数据探索中,它要学习更多的数据信息,识别它们的微小差异 基于数据训练模型,根据你要学习什么的设想,选择你要使用的一种或多种算法 评价模型的性能,需要依据一定的检验标准 改进模型的性能,有…

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49205589 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记 推荐系统Recommendation System {博客内容:推荐系统构建三大方法:基于内容的推荐content-based,协同过滤collaborative filtering,隐语义模型(LFM, latent factor model)推荐.这篇博客只…

在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori,其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库.于是人们提出了各种裁剪(prune)数据集的方法以减少I/O开支,韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种. 支持度和置信度 严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法,频繁项集就是所谓的"支持度"比较高的项集,下面解释一下支持度和置信度的概念. 设事务数据库为: A E F G A F G A B E F G E F G 则{A,F,G}的支持度数为3,支持度为3/4…

在关联规则挖掘领域最经典的算法法是Apriori,其致命的缺点是需要多次扫描事务数据库.于是人们提出了各种裁剪(prune)数据集的方法以减少I/O开支,韩嘉炜老师的FP-Tree算法就是其中非常高效的一种. 支持度和置信度 严格地说Apriori和FP-Tree都是寻找频繁项集的算法,频繁项集就是所谓的"支持度"比较高的项集,下面解释一下支持度和置信度的概念. 设事务数据库为: A E F G A F G A B E F G E F G 则{A,F,G}的支持度数为3,支持度为3/4…

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)        欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: (4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as…

GitHub的简单使用第一步 创建GitHub账号1. 打开GitHub官网.2. 点击绿色按钮Sign up for GitHub,填写用户名,邮件地址和密码.注意: 用户名只能包含字母和"-"字符密码至少包含一个字母,一个数字和七个字符3. 点击绿色按钮Create an account,创建账号. 4. 在下一个页面点击绿色按钮Finish sign完成注册. 现在,你的GitHub账号就创建好了.请先在你的注册邮箱中完成邮件验证,然后可以看看GitHub提供的新手文档,我们也提…

这里不再阐述商业智能的概念了,关于BI,就从过往的了解,搜索以及知乎的一些问答,大家困惑的点主要集中于大数据与BI的关系,BI的一些技术问题,以及BI行业和个人职业前景的发展.这里归纳成8个问题点,每个问题都做了精心的解答,希望能给大家带来帮助. 问题1:商业智能BI和大数据是什么关系,如何选择? BI(BusinessIntelligence)即商业智能,它是一套完整的解决方案,用来将企业中现有的数据进行有效的整合,快速准确的提供报表并提出决策依据,帮助企业做出明智的业务经营决策. 大数据(B…

参考:https://blog.csdn.net/gamer_gyt/article/details/75165842#t16  https://blog.csdn.net/ymlgrss/article/details/52854589 完整代码已上传至github  https://github.com/chenzhefan/ML_distance 尽量看上面原文链接吧,复制的公式格式不对,代码优化了放在github 欧氏距离 也称欧几里得距离,是指在m维空间中两个点之间的真实距离.欧式距离…

前记: 这几天在弄小程序,view页面的开发很简单,但是在加载图片上遇到了问题,小程序的大小不能超过2M,所以大部分的图片内容要通过request请求服务器来获取,这里之前学习小程序的时候是通过网站API接口实现的,但是现在想要加载自定义的图片,一开始的想法是看看能不能自己来写后端写接口,可是我是个后端小白面对一大堆新知识显得有点措手不及,查阅资料发现TX自己有一个基于Node.js的后端Demo,可是拿到这个Demo看了看源码还是一脸懵逼,很是苦恼.想着开始学后端吧,找了一些视频发现大多是PH…

咱们不搞一开始就一大堆理论知识介绍,怕把人讲懵了...... 咱们换一个思维方式——"从现象看本质",先说说我们看到了什么,再从看到的现象中提出问题,最后深入寻找答案. 我们看到的 cookie 我自己创建了一个网站,网址为http://ppsc.sankuai.com.在这个网页中我设置了几个cookie:JSSESSIONID,PA_VTIME,skmtutc,test. 在 chrome 浏览器中打开这个网站,进入开发者模式,点击Resources栏 -> 选择cookie…

简单使用 代码如下 这是官网的quickstart的内容,csv文件也可以下到,这个入门以后后面调试加入其它参数就很简单了. import pandas as pd import numpy as np from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('prophet2.csv') df['y'] = np.log(df['y']) df.head() m = Prophet() m.f…

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)       欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式.(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离:(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离:(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离:(4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as np x=…

JMeter是一个流行的用于负载测试的开源工具,具有许多有用的功能元件,如线程组(threadgroup),定时器(timer),和HTTP取样(sampler)元件.本文是对JMeter用户手册的补充,而且提供了关于使用Jmeter的一些模拟元件开发质量测试脚本的指导. 本文同时也讨论了一项重要的内容:在指定了精确的响应时间要求后,如何来校验测试结果,特别是在采用了置信区间分析这种严格的统计方式的情况下应如何操作.请注意,我假定本文的读者们了解关于Jmeter的基础知识,本文的例子基于Jmet…