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jQuery实战读书笔记（备忘录）

选择器备忘: | :even 匹配所有索引值为偶数的元素,从 0 开始计数 :odd 匹配所有索引值为奇数的元素,从 0 开始计数 实例——设置table交替行变色: <script type="text/javascript"> $(function(){ $('#main_table tr').filter(':even').css({'background':'#0ff'}).filter(':odd').css({'background':'#f00'}); //注…

jQuery 实战读书笔记之第六章：事件本质

理解浏览器事件模型 understandEventModel.html 代码: <!DOCTYPE HTML> <html> <head> <title>Understand Event Model</title> <meta charset="UTF-8" /> <link rel="stylesheet" href="../css/main.css"/> &l…

jQuery 实战读书笔记之第五章：使用 jQuery 操作页面

html 如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8" /> <title>Move and Copy Lab Page - jQuery in Action, 3rd edition</title> <link rel="stylesheet" href="../css/main.css"/> &…

jQuery 实战读书笔记之第四章：使用特性、属性和数据

使用属性 /* 每个元素都有一或多个特性,,这些特性的用途是给出相应元素或其内容的附加信息.(出自 JavaScript 高级程序设计) */ /* 特性是固有的 JavaScript 对象 属性指的是在标记中指定的 DOM 元素值 属性值的类型始终是字符串 */ /* 如果属性存在相应的 DOM 的内置特性值,那么对象特性被同步 如果属性作为一个内建属性存在并且是一个布尔值,那么该值不会被同步 */ var checkbox = document.getElementById('checkbo…

jQuery 实战读书笔记之第三章：操作 jQuery 集合

创建新 HTML 元素 $('<div>Hello</div>'); /* 创建等价的空 div 元素 */ $('<div>'); $('<div />'); $('<div></div>'); /* 创建带属性的 图片元素 */ $('<img>', { src: '../images/little.bear.png', alt: 'Little Bear', title: 'I woof in your genera…

jQuery 实战读书笔记之第二章：选择元素

基本选择器 html 代码如下,后面的 js 使用的 html 基本大同小异. <!doctype html> <html> <head> <title>基本选择器</title> <meta charset="UTF-8" /> <link rel="stylesheet" href="../css/main.css"/> <style> .foun…

机器学习实战 - 读书笔记(13) - 利用PCA来简化数据

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第13章 - 利用PCA来简化数据. 这里介绍,机器学习中的降维技术,可简化样品数据. 降维技术的用途 使得数据集更易使用: 降低很多算法的计算开销: 去除噪声: 使得结果易懂. 基本概念 降维(dimensionality reduction). 如果样本数据的特征维度很大,会使得难以分析和理解.我们可以通过降维技术减少维度. 降维技术并不是将影响少的特征去掉,而是将样本数据集转换成一个低维度…

机器学习实战 - 读书笔记(12) - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

机器学习实战 - 读书笔记(11) - 使用Apriori算法进行关联分析

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第11章 - 使用Apriori算法进行关联分析. 基本概念 关联分析(association analysis)或者关联规则学习(association rule learning) 这是非监督学习的一个特定的目标:发现数据的关联(association)关系.简单的说,就是那些数据(或者数据特征)会一起出现. 关联分析的目标包括两项:发现频繁项集和发现关联规则.首先需要找到频繁项集,然后才能…

机器学习实战 - 读书笔记(07) - 利用AdaBoost元算法提高分类性能

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated…