这篇博客中做一个使用最小二乘法实现线性回归的简单例子. 代码来自<图解机器学习> 图3-2,使用MATLAB实现. 代码link 用到的matlab函数 由于以前对MATLAB也不是非常熟悉,这里用到了一些MATLAB的 内建函数 ,顺便学习一下. linespace linspace用于产生指定范围内的指定数量点数,相邻数据跨度相同,并返回一个行向量: 如果我们需要产生列向量,我们使用'就可以了: pi 内置的常量,圆周率. 代码 line 1 n=50; N=1000; x=linspac…

epoll事件机制的触发方式有两种:LT(电平触发)和ET(边沿触发) EPOLLIN事件: 内核中的socket接收缓冲区 为空(低电平) 内核中的socket接受缓冲区 不为空(高电平) EPOLLOUT事件: 内核中的socket发送缓冲区 不满 (高电平) 内核中的socket发送缓冲区 满(低电平) LT电平触发:高电平触发 ET边沿出触发:低到高或者高到低 服务端的代码如下: //start from the very beginning,and to create greatnes…

该程序使用poll事件机制实现了一个简单的消息回显的功能,其服务器端和客户端的代码如下所示: 服务器端: //start from the very beginning,and to create greatness //@author: Chuangwei Lin //@E-mail:979951191@qq.com //@brief: 一个poll的简单例子,服务端 #include <unistd.h> #include <sys/types.h> #include <…

线性回归属于回归问题.对于回归问题,解决流程为: 给定数据集中每个样本及其正确答案,选择一个模型函数h(hypothesis,假设),并为h找到适应数据的(未必是全局)最优解,即找出最优解下的h的参数.这里给定的数据集取名叫训练集(Training Set).不能所有数据都拿来训练,要留一部分验证模型好不好使,这点以后说.先列举几个几个典型的模型: 最基本的单变量线性回归: 形如h(x)=theta0+theta1*x1 多变量线性回归: 形如h(x)=theta0+theta1*x1+thet…

PHP+Mysql是一个最经常使用的黄金搭档,它们俩配合使用,能够发挥出最佳性能,当然,如果配合Apache使用,就更加Perfect了. 因此,需要做好对mysql的查询优化.下面通过一个简单的例子,展现不同的SQL语句对于查询速度的影响: 存在这样的一张表test,它有一个自增的id作为主索引.现在要查询id号处于某一个范围内的记录,可以使用如下SQL语句:  代码如下 复制代码 SELECT *FROM `test`order by id asclimit 208888,50 这条SQL语…

本文档结合 SpringMVC. Mybatis. MySQL,说明如何实现一个简单的数据库单表 CRUD操作.开发工具使用集成了spring mvc的eclipse(Spring Tool Suite,简称STS). 基础环境说明 Mac OS X 10.11.5 jre version 1.8.0_05 java sdk 1.8.0_05 STS 3.5.1 maven 3.2.1 以上环境安装配置好后,就可以开始demo程序了. MySQL建表语句  CREATE TABLE `user`…

我们从上一篇博客中知道了关于单变量线性回归的相关问题,例如:什么是回归,什么是代价函数,什么是梯度下降法. 本节我们讲一下多变量线性回归.依然拿房价来举例,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x0 ,x1 ,...,xn ). 增添更多特征后,我们引入一系列新的注释: 假设函数 h 表示为: 这个公式中有 n+1个参数和 n 个变量,为了使得公式能够简化一些,引入x0 = 1,则公 式转化为: 此时模型中的参数是一个 n+1维 的向量,…

死锁:当一个线程永远地持有一个锁,并且其他线程都尝试获得这个锁时,那么它们将永远被阻塞.比如,线程1已经持有了A锁并想要获得B锁的同时,线程2持有B锁并尝试获取A锁,那么这两个线程将永远地等待下去. 我们来看一个死锁的简单例子: public class DeadLockTest { private static Object A = new Object(), B = new Object(); public static void main(String[] args) { new Thre…

从宏观方面,机器学习可以从不同角度来分类 是否在人类的干预/监督下训练.(supervised,unsupervised,semisupervised 以及 Reinforcement Learning) 是否可以增量学习 (在线学习,批量学习) 是否是用新数据和已知数据比较,还是在训练数据中发现一些规律build出一个预测模型(instance-based ,model-based learning). 以上分类并非互相排斥.这一节我们介绍监督/无监督学习. Supervised/Unsupe…

队列,当进行多线程编程的时候,很多时候可能会用到,队列是先进先出的,我们可以将要执行的任务放置在队列内缓存起来,当线程池中线程可以使用的时候,我们就从队列中获取一个任务执行.. 当前是一个队列的简单例子. package com.chen.queue; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Random; import java.util.concurrent.BlockingQueue; import…