1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关:>0, 负相关:<0, 无相关:=0 1.3 要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下: 方差: Pearson相关系数公式如下: 注意:有了协方差,为什么还使用

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

—C#继承关系中[方发表]的创建和调用 Insus.NET实现一个最炫最原创的验证码.你可以从下面的一步一步的演译. 实现一个验证码,需要了解的是,它最基本是随机产生字符串:<在ASP.NET MVC应用程序中随机获取一个字符串>http://www.cnblogs.com/insus/p/3619224.html 随机的字符串准备好,由于是在MVC应用程序实现,还得了解显示图片:<MVC显示Base64图片>http://www.cnblogs.com/insus/p/36211

前言: 现在正在读<你必须知道的.net>(第二版)一书,看到IL语言那一章,将call.callvirt和calli时候,书中举了一个例子,是一个三层继承的例子,我一开始看的时候就有点懵. 代码如下: class Program { static void Main(string[] args) { Father son = new Son(); son.DoWork(); son.DoVirtualWork(); son.DoVirtualAll(); Father aGrandson =

简单总结一下 多表关系 一对多/多对一 O 对象 一的一方使用集合. 多的一方直接引用一的一方. R 关系型数据库 多的一方使用外键引用一的一方主键. M 映射文件 一: 多: 操作: 操作管理级别属性. cascade: 级联操作 减少我们书写的操作代码. none(默认值) 不级联 save-update: 级联保存 delete: 级联删除 all: 级联保存+级联删除 结论: 可以使用save-update.不推荐使用delete. 也可以不用cascade. inverse: 反转关系

首先来看一下String中hashCode方法的实现源码. public int hashCode() { int h = hash; if (h == 0 && value.length > 0) { char val[] = value; for (int i = 0; i < value.length; i++) { h = 31 * h + val[i]; } hash = h; } return h; } 在String中有一个私有实例字段hash表示该串的哈希值,在

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签  可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIS

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

Hibernate中evict方法和clear方法说明 先创建一个对象,然后调用session.save方法,然后调用evict方法把该对象清除出缓存,最后提交事务.结果报错: Exception in thread "main" org.hibernate.AssertionFailure: possible nonthreadsafe access to session.如果 用的不是evict方法,而是clear方法来清session缓存的话,就不会报错. 1.session.e

本文导读: 1 Worker.Executor.task详解 2 配置拓扑的并发度 3 拓扑示例 4 动态配置拓扑并发度 Worker.Executor.Task详解: Storm在集群上运行一个Topology时,主要通过以下3个实体来完成Topology的执行工作:1. Worker Process(工作进程)——Spout/Bolt中运行具体处理逻辑的进程2. Executor(线程.执行器)——物理线程3. Task(任务)——具体的处理逻辑对象 下图简要描述了这3者之间的关系: sto

转载的地址,http://blog.163.com/litianyichuanqi@126/blog/static/115979441201223043452383/ 自己学到这里的时候,不能清除的分辨这二者的区别,然后看了这篇博文.收藏一下 M方法和D方法的区别 ThinkPHP 中M方法和D方法都用于实例化一个模型类,M方法 用于高效实例化一个基础模型类,而 D方法 用于实例化一个用户定义模型类. 使用M方法 如果是如下情况,请考虑使用 M方法: 对数据表进行简单的 CURD 操作而无复杂的

AndroidStudio中 R文件缺失 找不到R文件的原因有如下两类: 1:IDE或代码问题,非个人原因: 2:个人误操作导致IDE不予提示R文件: 下面是解决办法: 第一种 ①首先确保资源文件是否存在错误,包括layout文件以及图片资源等文件      第二钟 Android Studio有包自动导入功能,可以自定义某些类不自动导入,也就是屏蔽掉某些类.可能自己在导包时候跳出一个窗口(自动导包)自己没看清楚直接按了回车把自己的R文件屏蔽掉了. ①打开Android Studio设置界面 F

M方法和D方法的区别 ThinkPHP 中M方法和D方法都用于实例化一个模型类,M方法 用于高效实例化一个基础模型类,而 D方法 用于实例化一个用户定义模型类. 使用M方法 如果是如下情况,请考虑使用 M方法: 对数据表进行简单的 CURD 操作而无复杂的业务逻辑时 只有个别的表有较为复杂的业务逻辑时,将 M方法 与实例化 CommonModel 类进行结合使用 M方法 甚至可以简单看着就是对参数表名对应的数据表的操作: $User = M('User'); 使用D方法 如果是如下情况,请考虑使

Oracle EBS中分类账和法人实体 的关系(有sql语句实例) 2012-12-06 16:05 2822人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: Oracle EBS(12)  Oracle数据库技术(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 首先,对于EBS中的法人实体和分类账以及OU之间的一个层次关系如下图: 其中,对于分类账和法人实体,并不简单是一对多的关系,按照理论上来讲:由于分类账存在辅助分类账,所以一个法人实体除了对应一个主分类账(Primary Ledge

Java中的集合类型的继承关系图

Intellij IDEA 中如何查看maven项目中所有jar包的依赖关系图 2017年04月05日 10:53:13 李学凯 阅读数:104997更多 所属专栏: Intellij Idea   版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想踩一脚呢,那还是赶紧,马上,快快的闪人. 小心我手里三十米长的大刀. 哼哼.想想都怕 !!! https://blog.cs

cpu的控制单元与语言中的控制逻辑有没有关系?

hdfs中的block是分布式存储的最小单元,类似于盛放文件的盒子,一个文件可能要占多个盒子,但一个盒子里的内容只可能来自同一份文件.假设block设置为128M,你的文件是250M,那么这份文件占3个block(128+128+2).这样的设计虽然会有一部分磁盘空间的浪费,但是整齐的block大小,便于快速找到.读取对应的内容.(p.s. 考虑到hdfs冗余设计,默认三份拷贝,实际上3*3=9个block的物理空间.) spark中的partition 是弹性分布式数据集RDD的最小单元,RD

\r : return 到当前行的最左边. \n: newline 向下移动一行,并不移动左右. Linux中\n表示回车+换行: Windows中\r\n表示回车+换行. 测试了一下,在java,window系统中, \r,\n,\r\n,输出结果均为换行并在新的输入光标定位在新一行的开头 \n\r,输出结果为换行之后再换行,新的输入光标在新的第二行的开头

本文转自https://www.cnblogs.com/linkstar/p/6043846.html 线程中sleep方法和wait方法有什么区别?   如果你没有接触过java的多线程,那么多对于这两个方法可能有点陌生,看名字好像这两个方法是差不多的,但是实际上面差别好大. 首先我们看一下官方的API Sleep(sleep有两个方法,另一个方法传递两个参数,还有一个参数也是时间,只不过是纳秒级别的,所以和这个方法几乎一样,所以这里只分析这个毫秒级别的方法) public static vo

在上一篇中提到的Logistic回归是利用最大似然概率的思想和梯度上升算法确定θ,从而确定f(θ).本篇将介绍还有一种求解最大似然概率ℓ(θ)的方法,即牛顿迭代法. 在牛顿迭代法中.如果一个函数是,求解θ值使得f(θ)=0. 在图1中可知, 图1 选择一个点,相应函数值为,并将相应的切线与x轴相交的点记为,所以 ,依此类推可知牛顿迭代规律. 为了求得最大似然概率ℓ(θ).让,所以牛顿迭代方法确定最大似然概率的公式为: 在Logistic回归中,θ是一个向量. 因此公式可表示为: H是一个n*n的