K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

本文将讲解SSM框架的基本搭建集成,并有一个简单demo案例 说明:1.本文暂未使用maven集成,jar包需要手动导入. 2.本文为基础教程,大神切勿见笑. 3.如果对您学习有帮助,欢迎各种转载,注明出处. 4.本文涉及源码和jar包下载地址: 一.导包 需要准备的包: 1.spring包 2.springmvc 包 3.mybatis 包 请自行下载导入,也可以去本人分享的网盘下载.…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

机器学习及其基础概念简介 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚…

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(…

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前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne…

1创建web动态项目,项目结构截图 2.配置日志文件 #\u5B9A\u4E49LOG\u8F93\u51FA\u7EA7\u522B log4j.rootLogger=INFO,Console,File #\u5B9A\u4E49\u65E5\u5FD7\u8F93\u51FA\u76EE\u7684\u5730\u4E3A\u63A7\u5236\u53F0 log4j.appender.Console=org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appen…

本视频为activiti工作流的web流程设计器整合视频教程 整合Acitiviti在线流程设计器(Activiti-Modeler 5.21.0 官方流程设计器) 本视频共讲了两种整合方式 1. 流程设计器和其它工作流项目分开部署的方式 2. 流程设计器和SSM框架项目整合在一起的方式 视频大小 1.13 GB [获取地址] 本视频均为本人亲自录的,另免费附加赠送Activiti工作流视频(企业开发实例讲解) (这个赠送的Activiti工作流视频里面的流程设计器用的ecllipse的插件)…

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