对于之前的一个,二元分类问题,我们的数据看起来可能是像这样: 对于一个多类分类问题,我们的数据集或许看起来像这样: 我用3 种不同的符号来代表3 个类别,问题就是给出3 个类型的数据集,我们如何得到一个学习算法来进行分类呢?我们现在已经知道如何进行二元分类,可以使用逻辑回归,对于直线或许你也知道,可以将数据集一分为二为正类和负类.用一对多的分类思想,我们可以将其用在多类分类问题上.下面将介绍如何进行一对多的分类工作,有时这个方法也被称为"一对余"方法. 现在我们有一个训练集,好比上图表

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn:multiclass与multilabel,one-vs-rest与one-vs-one 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即mult

线性模型是机器学习中最简单的,最基础的模型结果,常常被应用于分类.回归等学习任务中. 回归和分类区别: 回归:预测值是一个连续的实数: 分类:预测值是离散的类别数据. 1.     线性模型做回归任务中----线性回归方法,常见的损失函数是均方误差,其目标是最小化损失函数.以下是均方误差表达式: 那么基于均方误差来求解模型的方法称为最小二乘法. 最小二乘法思想:寻找一个超平面,使得训练数据集中所有样本点到超平面的距离之和最小. 总结: 缺点与改进:线性回归是采用超平面来拟合所有的训练数据,但如果

iOS项目分析及优化  来源:吴白的简书   从代码看一个程序员的笔力 从代码的整洁度上就可以看出一个程序员的实力,规范其实就是让你养成一种良好习惯的标杆,在此面前我们应该顺从.本篇我们以OC为例,统计了一些在编写程序中需要注意的事项,共有20条,当然还有更多的规范,此处只是做个示例. 单页代码最好控制在800行以内,每个方法最好不要超过100行,过多建议对代码进行重构 相同的逻辑方法定义避免在多个地方出现,尽量将公用的类.方法抽取出来 删除未被使用的代码,不要大片注释未被使用的代码,确定代码不

1 目的 统一规范XCode编辑环境下Objective-C.swift的编码风格和标准 2 适用范围 适用于所有用Objective-C,swift语言开发的项目. 3 编码规范 3.1 文件 项目文件必须使用一个有意义的名字且前缀以PRJ_.例如:XCcode中下拉刷新的项目文件被命名为’PRJ_PullDownRefresh.xcodeproj’. 对于文件的目录要按如下结构创建: 建立Libraries文件夹,所有第三方库放入其中.(CocoaPods代替) 建立Constants.h头

1.变量.类名.函数名 使用驼峰命名法 2.尽量使用完整的单词命名,尽量不采用 缩写单词 3.类名使用大写字母打头,前缀统一加上HH 例如:HHHomePageController 4.类的成员变量使用 下划线打头, 例如_age 5.禁止在项目中的任何地方,包括文件名.目录名.逻辑目录名.项目名等地方使用空格或中文字符 6.为了不影响阅读,一个方法中代码不要超过100行.一个类中代码不要超过600行, 有超过的再回头重构的时候想办法分解 7.每个.h文件最开始处用简短文字说明一下该类的功能 8

一,关于空行 A:.h中的空行 1,文件说明与头文件包涵(#import)之间空1行 2,头文件包涵(#import)之间,如果需要分类区别,各类别之间空1行 3,头文件包涵(#import)与@class之间空2行 4,@interface与@class之间空一行 5,头文件{}里面,空1行开始声明对象成员,如果需要分类区别,各类别之间空1行 6,{}外空1行,书写属性,如果需要分类区别,各类别之间空1行 7,空1行开始写方法,如果需要分类区别,各类别之间空1行 8,方法完成后,空1行@end

两种模型,两种方法 模型:CBOW和Skip-Gram 方法:Hierarchical Softmax和Negative Sampling CBOW模型Hierarchical Softmax方法 CBOW 是 Continuous Bag-of-Words Model 的缩写,是预测 INPUT:输入层,输入的是若干个词的词向量 PROJECTION:投影层,是输入的若干个词向量的累加和,注意是向量的累加和,结果是一个向量. OUTPUT:输出层,其实是个二叉树,隐层的那个节点要跟输出层的那个

  前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析. 8.1 理解MySQL的Query Optimizer 8.1.1 MySQL Query Optimizer是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SELECT 语句的优化器模块,这就是我们本节将要重点分析的My

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总-分-总 UI:   进度:进度条.百分比.速度.已传文件大小 显示传送文件图标.悬浮有文字 功能入口:图标.菜单项 各种提示:开始传送.各种异常信息的提示.传送结束 给好友传文件.给群传文件 功能:传文件 大小 类型 位置(本地.网络) exe(是否允许) 不同用户之间:1v1,1v多 你和用户:不同的状态(在线.离线.隐身.忙碌) 黑名单.群友(qq群.讨论组) 删除好友(不是好友传文件) 陌生人 拖拽 秒传 撤回 终止 继续(断点续传) 以上功能需要结合不同用户的状态:不是好友变好友,是

目录 0. Paper link 1. Overview 2. position-sensitive score maps 2.1 Background 2.2 position-sensitive score maps 3. Architecture 3.1 backbone 3.2 Position-sensitive score maps & Position-sensitive RoI pooling 3.3 Training 3.4 Inference 3.5 À trous algo

第8章 MySQL数据库Query的优化 前言: 在之前“影响 MySQL 应用系统性能的相关因素”一章中我们就已经分析过了Query语句对数据库性能的影响非常大,所以本章将专门针对 MySQL 的 Query 语句的优化进行相应的分析.     8.1 理解MySQL 的Query Optimizer      8.1.1 MySQL Query Optimizer 是什么? 在“MySQL 架构组成”一章中的 “MySQL 逻辑组成”一节中我们已经了解到,在MySQL中有一个专门负责优化SE

第二次机器学习的作业完成了,写一下总结. 作业要求:实现用线性判别分析(LDA,LinearDiscriminantAnalysis)的二分类,用KNN比较LDA和PCA在有监督学习下的分类区别. 开题:第一眼看到题目,"用KNN比较LDA和PCA在有监督学习下的分类区别."这句话,是我自己理解的,因为当时老师是口头布置了一下这个,板书自己没太注意,首先LDA实现二分类没什么问题,就是一正类一负类,而至于之后的用LDA和PCA分别提取特征来进行KNN,也没有多大的编码难度,这次作业的代

对预测模型讨论,预测误差(error)分两类:偏差(bias)造成的误差与方差(variance)造成的误差.最小化偏差与方差的一个权衡.理解这两类误差有利于诊断模型结果和避免过拟合和欠拟合. 偏差与方差 三种方式定义偏差与方差:概念.图形.数学 概念定义: 偏差造成的误差:预期/平均预测值 和 尝试正确预测的值之差.预期/平均预测值作何理解?多次建模,新数据新分析建立模型,由于数据随机,预测会产生一系列预测.偏见度量模型预测(models' predictions) 远离 正确值(the co

文章目录 性能下降 SQL慢 执行时间长 等待时间长 查询语句写的烂 查询数据过多 关联了太多的表,太多join 没有利用到索引 单值 复合 服务器调优及各个参数设置(缓冲.线程数等)(不重要DBA的工作) 常见通用的Join查询 SQL执行顺序 手写 机读 总结 Join图 共有与独有(理解) 建表SQL 7种JOIN 增加掌门字段 join 的理解例题 索引简介 是什么 优势 劣势 mysql索引结构 BTree索引( Myisam普通索引) 原理图 关于时间复杂度 B+Tree索引( in

一． 什么是SDN? SDN字面意思是软件定义网络,其试图摆脱硬件对网络架构的限制,这样便可以像升级.安装软件一样对网络进行修改,便于更多的APP(应用程序)能够快速部署到网络上. 如果把现有的网络看成手机,那SDN的目标就是做出一个网络界的Android系统,可以在手机上安装升级,同时还能安装更多更强大的手机APP. 过去30年里,IP网络一直是全分布式的,战功卓著,解决了各种客户需求,今天SDN是为了未来更好更快的实现用户需求.并不是有什么需求通过传统方法不能做到,只是SDN做得更快.更好.

概述 数据分析行业主要的职业发展. 业务:业务分析师.数据产品经理.产品总监 技术:算法师.架构师.研发经理.研发总监 美工:BI工程师 人工智能,是数据分析的子集.人工智能主要包括 语音识别 自然语言处理 图像处理 专家系统 语音识别 语音转化为文字.技术已经相对成熟. 自然语言处理 对文本进行分析.主要有: 基于词 中文分词 关键词提取 命名实体识别 词性标注 句子 指代消解 依存句法 段落.意图识别 篇章.文本分类.聚类 词-中文分词 分词用的库:Jieba, SnowNLP, PKUse

类扩展 (Class Extension也有人称为匿名分类) 作用: 能为某个类附加额外的属性,成员变量,方法声明 一般的类扩展写到.m文件中 一般的私有属性写到类扩展 使用格式: @interface Mitchell() //属性 //方法 @end 与分类的区别 分类的小括号中必须有名字 @interface 类名(分类名字) /*方法声明*/ @end @implementation类名(分类名字) /*方法实现*/ @end 分类只能扩充方法,不能扩展属性和成员变量(如果包含成员变量会

iOS分类.延展和子类的区别 类别.延展.子类的区别   类别 延展 子类 功能 为类添加方法,不用知道类的源码,添加变量(通过运行时,具体参考下面注解) 为类添加私有变量和私有方法,在类的源文件中书写,所以知道类的源代码 即能为类添加方法又能添加变量 特点 添加的方法称为类的一部分,可以被子类继承 添加的变量和方法只有这个类内部访问,正常情况下外边不能访问(可以通过运行时,见注解),不能被子类继承 新添加的变量和方法只能子类才能具有,父类不具有 使用 使用原始类的对象(调用-方法)或者类(调用