Data analysis - Wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Data_analysis Data analysis is a process of inspecting, cleansing, transforming, and modeling data with the goal of discovering useful information, informing conclusions, and supporting decision…

[ML学习笔记] 回归分析(Regression Analysis) 回归分析:在一系列已知自变量与因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,把回归方程作为算法模型,实现对新自变量得出因变量的关系. 回归与分类的区别:回归预测的是连续变量(数值),分类预测的是离散变量(类别). 线性回归 线性回归通过大量的训练出一个与数据拟合效果最好的模型,实质就是求解出每个特征自变量的权值θ. 设有特征值x1.x2(二维),预测值 $ h_\theta(x)=\theta_0 + \theta_1x…

Solr学习笔记之2.集成IK中文分词器 一.下载IK中文分词器 IK中文分词器 此文IK版本:IK Analyer 2012-FF hotfix 1 完整分发包 二.在Solr中集成IK中文分词器 1.将 IKAnalyzer.cfg.xml,IKAnalyzer2012FF_u1.jar,stopword.dic 拷贝到tomcat的/webapps/solr/WEB-INF/lib/下面 2.选择某一Solr的core配置IK分词,打开coreName/conf/schema.xml,在<…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.…

原文:VSTO学习笔记(十四)Excel数据透视表与PowerPivot 近期公司内部在做一种通用查询报表,方便人力资源分析.统计数据.由于之前公司系统中有一个类似的查询使用Excel数据透视表完成的,故我也打算借鉴一下. 测试代码下载 原有系统是使用VBA编写的,难以维护,且对新的操作系统如Windows 7.64位架构不支持,我准备用VSTO进行重写. 数据透视表是一种交互式的表,可以进行某些计算,如求和与计数等.所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关. 数据透视表是一种完全自助式的报表…

放着好好的成熟的AJS 3.19不学,为什么要去碰乳臭未干的AJS 4.2? 4.2全线基础学习请点击[直达] 4.3及更高版本的补充学习请关注我的博客. ArcGIS API for JavaScript 4.2概述 AJS 4.2,即ArcGIS API for JavaScript 4.2,是美国ESRI公司针对WebGIS市场推出的.利用JavaScript和Dojo开发的一款产品,它在2016年12月发布.而AJS 4.0 beta则在一年前就发布了. 关于AJS3和AJS4选择的问题…

NumPy学习笔记 三 股票价格 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记三主要操作股票价格数据. 股票价格数据通常包括开盘价.最高价.最低价和收盘价.…

NumPy学习笔记 二 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记二主要记录数据获取,沪深证券市场的A股股票数据. 获取的股票数据周期包括5分钟.15分钟…

NumPy学习笔记 一 <NumPy学习笔记>系列将记录学习NumPy过程中的动手笔记,前期的参考书是<Python数据分析基础教程 NumPy学习指南>第二版.<数学分析>第四版(华东师范大学数学系).<概率论与数理统计>(陈希孺,中科大出版).<概率论与数理统计>第二版(茆诗松.程依明等编).<组合最优化:理论与方法>(现代数学译丛23).笔记一主要记录NumPy&SciPy及相关软件的环境准备部分. NumPy的官方网站…

在cips2016出来之前,笔者也总结过种类繁多,类似词向量的内容,自然语言处理︱简述四大类文本分析中的"词向量"(文本词特征提取)事实证明,笔者当时所写的基本跟CIPS2016一章中总结的类似,当然由于入门较晚没有CIPS2016里面说法权威,于是把CIPS2016中的内容,做一个摘录. CIPS2016 中文信息处理报告<第五章 语言表示与深度学习研究进展.现状及趋势>第三节 技术方法和研究现状中有一些关于语言表示模型划分的内容P33-P35,其中: 语言表示方法大体上…

点击标题可转到相关博客. 博客专栏:机器学习 PDF 文档下载地址:Machine Learning 学习笔记 机器学习 scikit-learn 图谱 人脸表情识别常用的几个数据库 机器学习 F1-Score, recall, precision Softmax Classifier (三个隐含层) Softmax Classifier (两个隐含层) Softmax classifier (一个隐含层) Softmax classifier (无隐含层) 机器视觉: LBP-TOP 机器视觉…

时序分析中的基本概念和术语 Basic concept and Terminology of Timing Analysis 原文标题及网址: [时序约束学习笔记1]Vivado入门与提高--第12讲 时序分析中的基本概念和术语-七夜浮生-电子技术应用-AET-北大中文核心期刊-最丰富的电子设计资源平台http://blog.chinaaet.com/yuwoo/p/5100017294 最近正在学习Vivado时序约束这块的东西,上周六Xilinx的官方培训老师讲了一天,听的是云里雾里的,发现…

今天终于在Azure上安装成功了CRM 2015,下面简单介绍下安装过程,以及出现问题的解决: 一. 配置AD, 安装IIS 参考下面的link,里面有详细的配置步骤 http://www.c-sharpcorner.com/UploadFile/cd7c2e/how-to-create-domain-in-windows-server-2012/ 二. 安装Sql Server 2012 如果安装Sql server 2012过程中,出现类似下面的错误: The credentials you…

学习笔记之scikit-learn - 浩然119 - 博客园 https://www.cnblogs.com/pegasus923/p/9997485.html 3. Model selection and evaluation — scikit-learn 0.20.3 documentation https://scikit-learn.org/stable/model_selection.html#model-selection Accuracy paradox - Wikipedia…

1 使用普通摄像头进行深度估计 1.1 深度估计原理 这里会用到几何学中的极几何(Epipolar Geometry),它属于立体视觉(stereo vision)几何学,立体视觉是计算机视觉的一个分支,它从同一物体的两张不同图像提取三维信息. 极几何的工作原理: 它跟踪从摄像头到图像上每个物体的虚线,然后再第二张图像做同样的操作,并根据同一物体对应的线的交叉来计算距离. 在使用 OpenCV 如何使用极几何来计算所谓的视差图,它是如图像中检测到不同深度的基本表示,这样就能够提取出一张图片的前景…

Python Data Analysis Library — pandas: Python Data Analysis Library https://pandas.pydata.org/ pandas is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming l…

ArcGIS案例学习笔记2_1_山顶点提取最大值提取 计划时间:第二天上午 目的:最大值提取 教程:Pdf page=343 数据:chap8/ex5/dem.tif 背景知识:等高线种类 基本等高线,首曲线 加粗等高线,计曲线   方法和步骤: 1. sa工具箱/邻域分析/焦点统计 Max=焦点统计(21,最大值) 2. 地图代数/栅格计算器 Dem == Max 成立,真,1,true,peak 不成,假,0,false,background 3.sa/重分类/重分类 peak= max(0…

ArcGIS案例学习笔记4_2_水文分析批处理地理建模 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com 概述 计划时间:第4天下午 目的:自动化,批量化,批处理,提取河网 数据:实验数据\Chp11\tutor 方法:模型构建器 原理: 填洼 fill dem 预处理 流向 flow direction 流量 flow accumulation 阈值 数学分析.逻辑运算.大于(流量,阈值) 河网分级 stream order (河网,流向) 栅格河网矢量化 s…

ArcGIS案例学习笔记4_1_水文分析 联系方式:谢老师,135_4855_4328,xiexiaokui#139.com 概述 计划时间:第4天上午 教程: pdf page478 数据:实验数据\Chp11\tutor 基础方法: 填洼 fill dem 预处理 流向 flow direction 流量 flow accumulation 阈值 数学分析.逻辑运算.大于(流量,阈值) 河网分级 stream order (河网,流向) 栅格河网矢量化 stream to feature(河…

ArcGIS案例学习笔记4_1 联系方式:谢老师,135-4855-4328, xiexiaokui(#)qq.com 时间:第四天上午 案例1:矢量校正案例 教程:Editing编辑教程 pdf 数据:Editing编辑数据/spatialadjust/transform/ Background knowledge 仿射变形 平移,旋转,伸缩 方法:空间校正 校正结果: 案例2水文分析案例 教程: pdf page478 数据:实验数据\Chp11\tutor 方法: 填洼 fill dem…

UFLDL深度学习笔记 (六)卷积神经网络 1. 主要思路 "UFLDL 卷积神经网络"主要讲解了对大尺寸图像应用前面所讨论神经网络学习的方法,其中的变化有两条,第一,对大尺寸图像的每个小的patch矩阵应用相同的权值来计算隐藏层特征,称为卷积特征提取:第二,对计算出来的特征矩阵做"减法",把特征矩阵纵横等分为多个区域,取每个区域的平均值(或最大值)作为输出特征,称为池化.这样做的原因主要是为了降低数据规模,对于8X8的图像输入层有64个单元,而100X100的图像…

managed-schema 样例: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> <!-- Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with this work for additional i…

     5. <fieldType> fieldType主要定义了一些字段类型,其name属性值用于前面<field>中的type属性的值.e.g. <fieldType name="string" class="solr.StrField" sortMissingLast="true" /> 其中class属性中"solr"是org.apache.solr.schema这个包名的缩写.…

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这…

CockroachDB学习笔记--[译]CockroachDB中的SQL:映射表中数据到键值存储 原文标题:SQL in CockroachDB: Mapping Table Data to Key-Value Storage 原文链接:https://www.cockroachlabs.com/blog/sql-in-cockroachdb-mapping-table-data-to-key-value-storage/ 原作者:Peter Mattis , Tamir Duberstein…

TensorFlow学习笔记4-线性代数基础 本笔记内容为"AI深度学习".内容主要参考<Deep Learning>中文版. \(X\)表示训练集的设计矩阵,其大小为m行n列,m表示训练集的大小(size),n表示特征的个数: \(W\)表示权重矩阵,其大小是n行k列,n为输入特征的个数,k为输出(特征)的个数: \(\boldsymbol{y}\)表示训练集对应标签,其大小为m行,m表示训练集的大小(size): \(\boldsymbol{y'}\)表示将测试向量\(…

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第八章:光照 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes 学习目标 理解基本的材质和光照之间交互方式: 熟悉局部光照和全局光照之间的不同: 学习如何用数学的方式描述平面上一个点的方向,以便于计算入射光和平面之间的夹角: 学习如何准确的变换法向量: 区分环境光,漫反射和高光: 学习如何实现点…

写这篇的主要原因呢,就是为了能在简历上写个"熟悉JVM底层结构",另一个原因就是能让读我文章的大家也写上这句话,真是个助人为乐的帅小伙....嗯,不单单只是面向面试学习哈,更重要的是构建自己的 JVM 知识体系,Javaer 们技术栈要有广度,但是 JVM 的掌握必须有深度 点赞+收藏 就学会系列,文章收录在 GitHub JavaKeeper ,N线互联网开发必备技能兵器谱,笔记自取 直击面试 反正我是带着这些问题往下读的 说一下 JVM 运行时数据区吧,都有哪些区?分别是干什么的?…

date: 2019-05-06 13:18:45 updated: 2019-08-09 15:18:45 Qlik Sense学习笔记之插件开发 1.开发前的基础工作 1.1 新建插件 dev-hub -> Extension-Editor -> Create new project -> 自己起一个名字,在模板 template 下拉列表中选择 Angular Basic Visualization template,之后在 qmc 中下载新建的插件,并导入到 IDE 中编辑打开.…

date: 2018-12-21 12:33:29 updated: 2018-12-21 12:33:29 Qlik Sense学习笔记之Mashup开发(一) 1.基于Qlik Sense API的Mashup开发 Capability API 一定程度上对应了鼠标所能做到的所有操作或功能 开发工具 Qlik Sense dev-hub Mashup Editor Text Editor Notepad++ Sublime IDE Visual Studio Code Web Storm E…