关于数据是否线性可分:
线性可分：
非线性可分：
常见分类器：K近邻分类器（KNN）：最懒惰的学习方法，大概流程就是取一个点，找到离这个点最近的n个点，看哪一个类别最多，就预测那一个类别。 优势：易于操作，对于复杂的情况也可以做到可以接受的效果。 缺点：训练集纬度高时，因为高维灾难的缘故，表现会很差。当k取太小时极容易过度拟合。支持向量机（SVM）：决策树：随机森林
作者丨FlyEgle编辑丨极市平台导读本系列主要探究哪些模型trick和数据的方法可以大幅度让你的分类性能更上一层楼，本篇主要讲解了对于大的BatchSize下训练分类模型以及张航的Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks中的一些方法以及自己实际使用的一些trick。 一、前言如何提
在计算机中，按照颜色和灰度的多少可以将图像分为四种基本类型。 1. 二值图像 2. 灰度图像 3. 索引图像 4. 真彩色RGB图像 1. 二值图像 一幅二值图像的二维矩阵仅由0、1两个值构成，“0”代表黑色，“1”代白色。由于每一像素（矩阵中每一元素）取值仅有0、1两种可能，所以计算机中二值图像的数据类型通常为1个二进制位。二值图像通常用于文字、线条图的扫描识别（OC
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原创
2021-12-27 11:38:27
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一、参数注册获取专属于你的key公共参数请求地址: https://api-gw.onebound.cn/taobao/cat_get注册获取专属于你的key.请求参数请求参数：cid=16参数说明：cid:商品分类ID，可以用cid=0来获得所有一级类目二、响应参数Version: Date:三、错误码解释
原创
2023-08-01 14:15:33
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文章目录贝叶斯决策论什么是贝叶斯决策论贝叶斯决策论的一般过程朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯分类器公式朴素贝叶斯分类器的优缺点半朴素贝叶斯分类器半朴素贝叶斯分类器公式分类器属性的依赖关系贝叶斯网贝叶斯网简介贝叶斯网的学习贝叶斯网的推断EM算法 本文参考机器学习西瓜书148~163，原文讲得有很多，比较详细。我这里只是提取了其中的一部分。如果有兴趣，可以去看看书中的详细过程。 贝叶斯决策论什么是贝叶斯
MyEclipse工程目录下一般会有以下几类Libraries，如图：各种Libraries的含义如下：JRE System Library：Java SE 的常用库文件集合，构建任何Java项目都会使用，为最基本的库文件。Java EE 6.0 Generic Library：Java EE的常用库文件集合，构建Web项目时会用到这个库文件与Java SE的库文件。Referenced Libr
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2023-06-07 22:33:04
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在上一讲中，我们对 RNN 的基本结构和计算机制有了初步的了解。本节笔者将和大家继续学习 RNN 的相关知识，对 RNN 的几种不同的类型结构进行分析。上一讲中我们以 RNN 中最普遍、最常见的结构类型为例进行了说明，即 N VS N 的结构类型。N VS NN VS N（图片源自网络） 所谓 N V
IO流 1、java 中 IO 流分为几种? 按照流的流向分，可以分为输入流和输出流； 按照操作单元划分，可以划分为字节流和字符流； 按照流的角色划分为节点流和处理流。 Java Io流共涉及40多个类，这些类看上去很杂乱，但实际上很有规则，而且彼此之间存在非常紧密的联系， Java I0流的40多个类都是从如下4个抽象类基类中派生出来的。InputStream/Reader: 所有的输入流的基类
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2023-07-19 13:04:16
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光纤接入指的是终端用户通过光纤连接到局端设备。根据光纤深入用户的程度的不同，光纤接入可以分为FTTB（Fiber To The Building，光纤到楼），FTTP/FTTH（将光缆一直扩展到家庭或企业），FTTO（光纤到办公室），FTTC（光纤到路边）等，它们统称为FTTx。点此处了解更多FTTx应用类型。光纤连接ONU主要有两种方式，一种是点对点形式拓扑P2P(Point to Point)
先罗列一下Python提供的基本数据类型：数值(整型、浮点型、复数、布尔型等)、字符串、列表、元组、字典、集合等，将它们简单分类如下：字符串(String)首先，我们定义一个s='python'语句，它在计算机中的执行顺序是先在内存中创建一个字符串python，在程序栈寄存器中创建一个变量s，最后把python的地址赋给s 。再来看看字符串的一些常见操作切片替换查找find()index()转大小
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2023-08-20 21:26:24
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OSPF特殊区域及其他特性特殊区域出现的背景对于OSPF各区域，可分为两种类型：传输区域：除了承载本区域发起的流量和访问本区域的流量外，还承载了源IP和目的IP都不属于本区域的流量，即“穿越型流量”，如Area 0。末端区域：只承载本区域发起的流量和访问本区域的流量，如Area 1。对于末端区域，需要考虑下几个问题：保存到达其他区域明细路由的必要性：访问其他区域通过单一出口，“汇总”路由相对明细路
软分类：使用的是概率模型，输出不同类对应的概率，最后的分类
原创
2022-07-18 15:16:49
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卷积神经网络CNN用于MNIST数据分类import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #手写数字相关的数据包# 载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True) #载入数据，{数据集包路
Spark作为一种开源集群计算环境，具有分布式的快速数据处理能力。而Spark中的Mllib定义了各种各样用于机器学习的数据结构以及算法。Python具有Spark的API。需要注意的是，Spark中，所有数据的处理都是基于RDD的。首先举一个聚类方面的详细应用例子Kmeans： 下面代码是一些基本步骤，包括外部数据，RDD预处理，训练模型，预测。
文章目录索引分类普通索引唯一索引主键索引其它的索引分类一级索引和二级索引聚簇索引存储索引索引和 B+ 树回表查询和覆盖索引索引的创建和使用原则索引并不是越多越好避免更新聚簇索引数据列经常更新的表就避免对其进行过多的索引数据量小的表最好不要使用索引避免在不同值少的列上加索引根据业务需求建立索引数据页（Page）B 树（B-Tree）B+树（B+Tree）页的数量假设 B+ 树的深度为 2假设 B+
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2023-08-21 23:06:38
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一.javabean一、 javabean 是什么？Bean的中文含义是“豆子”，顾名思义，JavaBean是指一段特殊的Java类，就是有默然构造方法,只有get,set的方法的java类的对象. 专业点解释是：JavaBean定义了一组规则JavaBean就是遵循此规则的平常的Java对象 满足这三个条件: &nbs
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2023-08-13 19:29:49
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文本分类是什么文本分类就是为文本分配一组预定义类别的过程，即根据文本内容将文本归为不同的类别，是自然语言处理(NLP)中的一项基本任务，具有广泛的应用，例如情感分析，垃圾邮件检测和新闻分类等。通常是用有监督学习的方法来做，其大致的过程如下图：文本的特征提取以及文本的标注质量和数量都是影响文本分类效果的因素，文本的长短不同可能会导致文本可抽取的特征上的略微差异，而在数据标注的质量和数量合适的前提下，
