DWR整体流程分析
(一)三个基本的准则 对于理解ajax理解dwr有一定的帮助
1、浏览器：应用而非内容(非显示)
我们在以往的web编程中，浏览器仅仅是为了显示页面而存在，但是现在有了ajax，浏览器不单单就是为了显示，为什么这么说呢？因为以往的web编程中，浏览器是把服务器发送给浏览器的这个页面给显示出来，仅仅完成这样的一些工作，它其中也嵌入一
吴恩达机器学习笔记（五）Logistic回归一、分类问题(Classification)二、假设陈述(Hypothesis Representation)三、决策界限(Decision Boundary)四、代价函数(Cost Function)五、简化代价函数与梯度下降(Simplified Cost Function and Gradient Descent)六、高级优化(Advanced
转载
2024-07-09 19:09:35
178阅读
回归分析回归分析: 寻找两个或多个变量之间的函数关系(相关关系)一元和线性误差项是一个期望值为0的随机变量，即, 对于一个给定的值, 的期望值为对于所有的值, 的方差都相同误差项是一个服从正态分布的随机变量，且相互独立回归显著性校验:总离差平方和(SST): 残差平方和(SSE): 回归平方和(SSR): 相关系数越接近于1，相关性越强检验提出假设: 线性关系不显著计算检验统计量确定显著性水平，并
转载
2024-07-31 21:04:16
134阅读
目的根据 CWUR 所提供的世界各地知名大学各方面的排名（师资、科研等），一方面通过数据可视化的方式观察不同大学的特点，另一方面希望构建机器学习模型（线性回归）预测一所大学的综合得分。数据来源方法使用线性回归模型，尝试使用梯度下降法，最小二乘法实现回归预测，学习使用sklearn便捷的实现线性回归，并做预测结果与模型系数进行评价分析过程一、导入工具包import pandas as pd
impo
转载
2024-05-16 06:08:10
89阅读
关于显著度的研究是从生物研究发展而来，早期比较重要的工作是C.Koch与S.Ullman做的，时间可以追溯到1985年。 显著度的获取方式主要有两种：自上而下，从高层语义入手，其实目标检测等等也可以归入这一类中；更普遍的是自下而上，从底层特征入手。直到现在，第二种自下而上的方法仍是主流。 从CV角度研究显著度问题从1998年开始，开创者是Itti。其最出名的文章是A mod
动手学深度学习-线性网络-第一节线性回归一、线性回归1.1 线性模型1.2 损失函数1.3解析解1.4 随机梯度下降1.5 用模型进行预测1.6 矢量化加速1.7 正态分布与平方损失1.8 从线性回归到深度网络 一、线性回归回归概念：回归是能为一个或者多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在机器学习领域中的大多数任务通常与预测有关。预测房屋价格、预测住院时间。线性回归：基于几个简单的假设，自
转载
2024-05-15 13:26:47
225阅读
目录1.线性回归损失函数的极大似然推导：西瓜书公式3.4除了用最小二乘法以外，怎么用极大似然推得？2：一元线性回归的参数求解公式推导：西瓜书公式3.7和3.8怎么推来的？公式3.7，3.8推导：（一不小心就出错了，哈哈）3：多元线性回归的参数求解公式推导：西瓜书公式3.10和3.11怎么推来的？则3.10推导：3.11推导：4：线性回归损失函数的最优化算法：（1）批量梯度下降（Batch Grad
转载
2024-05-16 12:30:27
80阅读
机器学习-李宏毅p1-p2任务目录了解什么是Machine learning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Loss function学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优导数、泰勒展开梯度下降代码为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制 任务目录了解什么是Machine learningMachine learning
如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。谈到LDA，就不得不谈谈PCA，PCA是一个和LDA非常相关的算法，从推导、求解、到算法最终的结果，都有着相当的相似。 本次的内容主要是以推导数学公式为主，都是从算法的物理意义出发，然后一步一步最终推导到最终的式子，LDA
一. 理论基础我们使用一个回归函数来预测一个结果 w和b是我们要求的参数 w应该是一个向量，因为预测输入的参考值不止一个z表示我们的回归方程y帽表示优化这个回归方程，y也是预测的概率，使用y帽这个函数是为了使最后的值范围在0~1之间L是损失函数，他表示我们的预测值与真实值的接近程度，作用类似于方差我们就是利用反向推到求出w，b 而损失函数L（成本函数），我们的目的是找到一个w，b来使这个损失函数的
转载
2024-06-28 08:25:49
232阅读
解决的问题HBase的Write Ahead Log (WAL)提供了一种高并发、持久化的日志保存与回放机制。每一个业务数据的写入操作（PUT / DELETE），都会记账在WAL中。如果出现HBase服务器宕机，则可以从WAL中回放执行之前没有完成的操作。本文主要探讨HBase的WAL机制，如何从线程模型、消息机制的层面上，解决这些问题：1. 由于多个HBase客户端可以对某一台HBase Re
# 理解数据分析中的 “bp” 代表什么
在数据分析的领域中，我们经常遇到许多专业术语和缩写。其中 "bp" 就是一个常见的缩写，尤其是涉及到金融和统计分析时。本文将帮助你理解 "bp" 的含义，并教你如何在数据分析中使用它。我们将通过一个系统的流程来解释这一过程，并提供必要的代码示例和注释。
## 整体流程
在开始之前，我们需要明确一下整个流程。以下是实现数据分析中理解 "bp" 的步骤：
回归分析概述意义用途类型资料相关分析简介回归分析流程简单回归分析公式残差与最优问题求解与回归建立评估回归模型回归模型的三个变异量评估回归模型的方法依据图形判定系数r2F检定与t检定注意事项评估示例复回归分析概述例子例一例二回顾 回归分析概述意义回归分析，旨在建立自变数X与因变数Y的数学方程式。 建立回归模式的过程，即为回归分析。用途描述资料估计或预测 x->y控制 y->x类型简单
转载
2024-07-26 14:07:18
100阅读
目录任务二 逻辑回归算法梳理1、逻辑回归与线性回归的联系与区别2、 逻辑回归的原理3、逻辑回归损失函数推导及优化4、 正则化与模型评估指标5、逻辑回归的优缺点6、样本不均衡问题解决办法7、sklearn参数任务二 逻辑回归算法梳理1、逻辑回归与线性回归的联系与区别（1）线性回归要求变量服从正态分布，logistic回归对变量分布没有要求。（2）线性回归主要应用预测连续变量，如房屋价格；逻辑回归主要
简答题/面试题属开放性问答，答案并不唯一，因此自己对问题的理解与阐述就显得尤为重要。除说准基本概念外，适当具体加以论证更有助于表达。 以下为方便个人记忆而整理的部分简答及解析，仅供参考，欢迎读者斧正或在评论区补充。统计学统计学是一门研究如何收集、组织、分析和解释数据，利用数据做出决策的科学。与数学不同，数学的证明是基于公理和假设的，证明的过程依赖的是演绎推理，得到的结论是必然成立的。而统计学强调的
转载
2024-05-28 14:34:48
114阅读
一、逻辑回归的基础介绍逻辑回归是一个分类模型它可以用来预测某件事发生是否能够发生。分类问题是生活中最常见的问题：生活中：比如预测上证指数明天是否会上涨，明天某个地区是否会下雨，西瓜是否熟了金融领域：某个交易是否涉嫌违规，某个企业是否目前是否违规，在未来一段时间内是否会有违规互联网：用户是否会购买某件商品，是否会点击某个内容对于已知的结果，上面问题的回答只有：0，1 。我们以以下的一个二分类为例，对
转载
2024-07-22 12:15:47
44阅读
什么是GSEA富集分析当我们设置好分组实验最后获得各组对基因的表达矩阵时，我们通常希望得到不同分组中具有差异表达的基因。如果进行常规差异分析，通过log2fc筛选差异基因，就是将筛选差异基因的标准聚集在单个基因的差异表达上。而实际上每个基因的差异表达造成的表型差异有所不同，有些基因虽然差异表达较小，但会造成较大的生理功能变化。并且生理功能通常是由一系列基因调控的，所以只将筛选标准聚集在单个基因差异
转载
2024-06-08 14:48:09
3149阅读
#列表插入#插入：append、insert#append是在列表后追加#insert是插入，比如在0位置处插入3，比如在列表值为2前面插入4（列表值得索引）
转载
2023-06-27 09:51:30
173阅读
一、前言本章开始之前先来了解一下几个概念：预测值和真实值预测值为模型自动计算的结果（标签）真实值为数据本身的结果损失函数损失函数是用来权衡预测值和真实值之间的差异的，通过这个差异我们可以判断模型参数的好坏，指导模型如何做下一步优化。最简单的损失函数如均方差，通过预测值和真实值之间的差值来计算预测的差异性二、线性回归1、基础概念线性回归主要是基于一种假设：我们所要求解的目标变量y和特征变量x之间呈线
