[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 朴素贝叶斯(Naïve Bayes)属于无监督学习的一种,实现简单,没有迭代,学习效率高,在大样本量下会有较好的表现.但因为假设太强--假设特征条件独立,在输入向量的特征条件有关联的场景下并不适用. 1. 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯分类器的主要思路:通过联合概率\(P(x,y) = P(x|y) P(y)\)建模,运用贝叶斯定理求解后

 一.Logistic回归实现 (一)特征值较少的情况 1. 实验数据 吴恩达<机器学习>第二课时作业提供数据1.判断一个学生能否被一个大学录取,给出的数据集为学生两门课的成绩和是否被录取,通过这些数据来预测一个学生能否被录取. 2. 分类结果评估 横纵轴(特征)为学生两门课成绩,可以在图中清晰地画出决策边界. 3. 代码实现 首先自己实现了梯度下降方法并测试 gradientDesent.m %Logistic gradientDesent function [Theta] = gradie

一.数据库安装 打开mysite/settings.py配置文件,这是整个Django项目的设置中心.Django默认使用SQLite数据库,因为Python源生支持SQLite数据库,所以你无须安装任何程序,就可以直接使用它.当然,如果你是在创建一个实际的项目,可以使用类似PostgreSQL的数据库,避免以后数据库迁移的相关问题. DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.sqlite3', 'NAME': os.pat

我们在前一章已经学习了HDFS: hadoop基础----hadoop理论(三)-----hadoop分布式文件系统HDFS详细解释 我们已经知道Hadoop=HDFS(文件系统,数据存储技术相关)+ MapReduce(数据处理). 本章就来学习MapReduce数据处理. MapReduce是什么 MapReduce是现今一个非常流行的分布式处理数据的编程模型.它被设计用于并行计算海量数据.第一个提出该技术框架的是Google公司,而Google的灵感则来自于函数式编程语言.如LISP, S

页面布局的本质 网页布局过程: 先准备好相关的网页元素,网页元素基本都是盒子. 利用CSS设置好盒子样式,然后放到相应的位置 往盒子里面装内容 网页布局的本质:就是利用CSS摆盒子 盒子模型 组成 所谓盒子模型:就是把HTML页面中的布局元素看作是一个矩形的盒子,也就是一个盛装内容的容器. CSS盒子模型本质上就是一个盒子,封装周围的HEML元素,它包括:边框.外边距.内边距和实际内容 边框(border) border可以设置元素的边框.边框由三部分组成:边框宽度(粗细).边框样式.边框颜色

CSS盒模型 HTML文档中可以将每个元素都看作是长方形的盒子.而CSS盒模型规定了元素框处理元素内容content.内边距padding.边框border和外边距margin的方式.下图是W3C对于盒模型的描述图. 使用Firebug,可以轻松地查看到盒子的布局大小. 盒子本身的大小是这样计算的: width: width + padding-left + padding-right + border-left + border-right height: height + padding-t

1. Django框架提供了完善的模型(Model )层来创建和存储数据,每一个模型对应数据库中的唯一的一张表. 2. Django 模型基础知识: .每一本模型是一个Python类,继承了django.db.models.Model类 .该模型中每一个属性一个数据库表的字段. .Django模型还有一个自动生成数据库的API 3. 打开 Django框架中的Model模块,在 sign/models.py 中 来创建 表. 4. models.py 中 创建 表 5. 在 models.py

Java内存模型 前面讲到了Java线程之间的通信采用的是共享内存模型,这里提到的共享内存模型指的就是Java内存模型(简称JMM),JMM决定一个线程对共享变量的写入何时对另一个线程可见.从抽象的角度来看,JMM定义了线程和主内存之间的抽象关系:线程之间的共享变量存储在主内存(main memory)中,每个线程都有一个私有的本地内存(local memory),本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本.本地内存是JMM的一个抽象概念,并不真实存在.它涵盖了缓存,写缓冲区,寄存器以及其他的

1.共享内存和消息传递 线程之间的通信机制有两种:共享内存和消息传递:在共享内存的并发模型里,线程之间共享程序的公共状态,线程之间通过写-读内存中的公共状态来隐式进行通信.在消息传递的并发模型里,线程之间没有公共状态,线程之间必须通过明确的发送消息来显式进行通信. 同步是指程序用于控制不同线程之间操作发生相对顺序的机制.在共享内存并发模型里,同步是显式进行的.工程师必须显式指定某个方法或某段代码需要在线程之间互斥执行.在消息传递的并发模型里,由于消息的发送必须在消息的接收之前,因此同步是隐式进行

光照可分为局部光照和全局光照. 局部光照:直接照射到物体表面的光照 全局光照:物体表面受周围环境影响的光照 左图中点x接收到周围环境的光线照射,来自周围表面的反射光照称为全局光照:右图中点x接收来自太阳光的直接照射,来自太阳发射的直接光照称为局部光照. 在现实环境中,全局光照的情况更为复杂,例如: 半透明表面(Semi-transparent surfaces):光线可以穿过表面进行复杂的交互,如玻璃棱镜,可以改变光的波长: 次表面散射(Sub-Surface Scattering):光线可以穿

Qt实现自定义模型基于QAbstractTableModel 两个例子 例子1代码 Main.cpp #include <QtGui> #include "currencymodel.h" int main(int argc, char *argv[]) { QApplication app(argc, argv); //数据源 QMap<QString, double> currencyMap; currencyMap.insert("AUD&quo

在上一篇聊聊高并发(三十三)从一致性(Consistency)的角度理解Java内存模型 我们说了Java内存模型是一个语言级别的内存模型抽象.它屏蔽了底层硬件实现内存一致性需求的差异,提供了对上层的统一的接口来提供保证内存一致性的编程能力. 在一致性这个问题域中,各个层面扮演的角色大致例如以下: 1. 一致性模型,定义了各种一致性模型的理论基础 2. 硬件层,提供了实现某些一致性模型的硬件能力.硬件在默认情况下依照最主要的方式执行,比方 对同一个线程没有数据依赖的指令能够重排序优化运行,有数据

1.适用于除Windows CE之外的各种Windows平台.在使用这个模型之前应该确保该系统安装了Winsock2.重叠模型的基本设计原理是使用一个重叠的数据结构,一次投递一个或多个Winsock I/O请求.在重叠模型中,收发数据使用WSA开头的函数. 2.WSA_FLAG_OVERLAPPED标志:要使用重叠模型.在创建套接字的时候,必须加上该标志.SOCKET s=WSASocket(AF_INET,SOCK_STREAM,0,NULL,0,WSA_FLAG_OVERLAPPED);假如

背景 Read the fucking source code! --By 鲁迅 A picture is worth a thousand words. --By 高尔基 说明: Kernel版本:4.14 ARM64处理器,Contex-A53,双核 使用工具:Source Insight 3.5, Visio 1. 介绍 顺着之前的分析,我们来到了bootmem_init()函数了,本以为一篇文章能搞定,大概扫了一遍代码之后,我默默的把它拆成了两部分. bootmem_init()函数代码

分层抽象 The lowest level abstraction simply offers stateful streaming. It is embedded into the DataStream API via the Process Function. It allows users freely process events from one or more streams, and use consistent fault tolerant state. In addition,

由于本章有包含很多基础知识,个人不会全部转化为自己的语言.直接机器翻译了(用斜体标注,机器翻译反而一字不落,我会过滤掉冗余的内容),虽然机翻,但会保证意思不会偏. 本章主要章节如下: 定义模型展示及顺序 添加字段 配置带有小数点精度的float型字段 添加货币字段 添加关联字段 添加层级关系 添加模型约束 添加字段字段 在其他模型中调用关联字段 使用引用调用关联信息 使用继承添加特性 继承抽象模型复用模型特性 使用委托继承完整继承另一个模型 定义模型展示及顺序 模型具有定义其行为的结构属性.它们

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1) 同步阻塞IO(Blocking IO)2) 同步非阻塞IO(Non-blocking IO)3) IO多路复用(IO Multiplexing)4) 异步IO(Asynchronous IO) 注意以下概念: 1.同步/异步 同步和异步是相对的同步 前后两件任务, 有严格的顺序一致性(依赖和递进), 按顺序执行, 执行完一个再执行下一个, 需要等待.协调运行异步 对顺序的要求和依赖关系没那么强, 表现出来就是两个任务可以分给两个人做, 在等待任务A结束时(同步点前)可以进行任务B多线程就是

描述: RelatedObjectDoesNotExist at /account/edit/ User has no profile.​ 原因: 注意原书,要求新建一个账户才能使用.

一.今日内容 1.网络IO的两个阶段 waitdata copydata 2阻塞IO模型 之前写的都是阻塞 无论多线程 多进程 还是 进程池 线程池 3.非阻塞IO模型 在非阻塞IO中 需要不断循环询问操作是否有需要处理的数据 这一来 对应程序而言 效率确实高 但是操作系统而言 你的程序就像一个病毒 CPU江被你强行霸占 当你的TCP程序 没有锁 没有数据接收 没有数据发送时 就是在做无用循环 浪费系统资源 4.多路复用 5.异步IO模型 二.waitdata 和 copydata 1)等待数据

Mahout Bayes分类器是按照<Tackling the Poor Assumptions of Naive Bayes Text Classiers>论文写出来了,具体查看论文 实现包括三部分:The Trainer(训练器).The Model(模型).The Classifier(分类器) 1.训练 首先,要对输入数据进行预处理,转化成Bayes M/R job读入数据要求的格式,即训练器输入的数据是KeyValueTextInputFormat格式,第一个字符是类标签,剩余的是特