9 Anomaly Detection9.1 Density Estimation9.1.1 Problem Motivation异常检测(Density Estimation)是机器学习常见的应用,主要用于非监督学习,但在某些方面又类似于监督学习.异常检测最常见的应用是欺诈检测和在工业生产领域. 具体来说工业生产飞机发动机的例子:这个的特征量假设只有2个,对于不同训练集数据进行坐标画图,预测模型p(x)和阈值ε.对于一个新的测试用例xtest,如果p(xtest)<ε,就预测该实例出现错误:否
//鼠标坐标:在SVG经过缩放.偏移.ViewBox转换后,鼠标坐标值 var mouseCoord = { x : ., y : . }; //用户坐标:相对于原始SVG,坐标位置 var userCoord = { x : ., y : . }; .; //半径 var svgDocument = null; var svgRoot = null; //获取鼠标事件相关的SVG Document function getSVGDocument(evt) { var target = evt.
本文讲述一个画图板应用程序的设计,屏幕抓图如下: 『IShape』 这是所有图形类(此后称作模型类)都应该实现接口,外部的控制类,比如画图板类就通过这个接口跟模型类“交流”.名字开头的I表示它是一个接口(Interface),这是eclipse用的一个命名法则,觉得挺有用的,就借鉴来了.这个接口定义了两个方法: public void draw(java.awt.Graphics2D g); //每个实现IShape的类都在这个方法里面指定它的图形显示代码. public void proces