最近更新

SpringMVC与Spring的父子容器关系

原文链接:http://www。cnblogs。com/YLQBL/p/8489361。html 问题: 在整合框架的时候有人也许会产生一个问题:能不能只配置一个扫描包加载实现类的扫描驱动,即在根目录下扫描所有的注解(@Controller、@Service、@Repository、@Compnent),如这样配置: <!-- 扫描加载所有的被注解的对象 --> <context。。。

交叉分析方法与实现

看一个部门的离职率的数据,简单分析一下,部门离职率与所做的工作的相关性: 因为数据太多,只能给出少量数据了,如果有想要数据的可以留言赠送 给定如下数据: HR。csv: 简单 的代码实现过程:。。。

如何使用python来读取数据库(MySQL)数据?

转自:https://www.wukong.com/answer/6591280609824342286/?iid=40708017633&app=news_article&share_ansid=6591280609824342286&app_id=13&tt_from=mobile_qq&utm_source=mobile_qq&utm_medi...

【机器学习】一些基本概念及符号系统

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/6323390.html 注:其实自认为还是非常喜欢数学的,但是对于复杂的公式还是有种恐惧感,就像最开始学英语时,对英语的感觉一样。但是数学与英语不同的地方在于,你可以尽情的刨根问底,从最基础的知识开始了解,直到最终把一个符号或者公式的含义弄明白。在机器学习的过程中,也会碰到各种各样的符号,尤其是遇到多参数,多样本的情况时,...

【机器学习】逻辑回归(Logistic Regression)

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/6128644.html 注:最近开始学习《人工智能》选修课,老师提纲挈领的介绍了一番,听完课只了解了个大概,剩下的细节只能自己继续摸索。 从本质上讲:机器学习就是一个模型对外界的刺激(训练样本)做出反应,趋利避害(评价标准)。   1. 什么是逻辑回归? 许多人对线性回归都比较熟悉,但知道逻辑回归的人可能就要少的...

【机器学习】代价函数(cost function)

原文链接:http://www。cnblogs。com/Belter/p/6653773。html 注:代价函数(有的地方也叫损失函数,Loss Function)在机器学习中的每一种算法中都很重要,因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程,代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度,防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中,对代价函数的理解也在不断的加深,。。。

记Angular与Django REST框架的一次合作(1):分离 or 不分离,it's the question

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/7283945.html 前言:本次尝试源于我们内部的一个项目,由于前端逻辑比较复杂,就打算将前后端分开来开发。由于之前用Django开发过软件,对AngularJS(Angular 1.0版)也有一定的了解,因此就将技术路线锁定在了这两个开源工具上,用Angular做前端(这次是Angular 2),Django做后端。 ...

【概率论与数理统计】小结6 - 大数定理与中心极限定理

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/7750745.html 注:这两个定理可以说是概率论中最重要的两个定理。也是由于中心极限定理的存在,使得正态分布从其他众多分布中脱颖而出,成为应用最为广泛的分布。这两个定理在概率论的历史上非常重要,因此对于它们的研究也横跨了几个世纪(始于18世纪初),众多耳熟能详的大数学家都对这两个定理有自己的贡献。因此,这两个定理都不是...

【机器学习】一般线性回归

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/8487002.html 注:对于最重要的两类回归模型,之前总结了逻辑回归模型,这里总结一下"线性回归"模型。   0. 概述 线性回归应该是我们听过次数最多的机器学习算法了。在一般的统计学教科书中,最后都会提到这种方法。因此该算法也算是架起了数理统计与机器学习之间的桥梁。线性回归虽然常见,但是...

【概率论与数理统计】小结3 - 一维离散型随机变量及其Python实现

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/7407133.html 注:上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质。对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等。   以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下:&nb...

一行Python能实现什么丧心病狂的功能?

转自 :https://www.wukong.com/question/6503317475508093197/ 继“你看过/写过哪些有意思的代码”后,小慕又收到关于Python的战帖,这怎么能怂?快快接招吧! 发功之前友情提示:部分案例适用于Python3,在Windows下面可以用Python命令代替,具体请根据自己的修行选择。   一、江湖纯情版  ...

【机器学习】正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/8536939.html 注:正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。   0. 正则化(Regularization...

【机器学习】Iris Data Set(鸢尾属植物数据集)

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/8831216.html 注:数据是机器学习模型的原材料,当下机器学习的热潮离不开大数据的支撑。在机器学习领域,有大量的公开数据集可以使用,从几百个样本到几十万个样本的数据集都有。有些数据集被用来教学,有些被当做机器学习模型性能测试的标准(例如ImageNet图片数据集以及相关的图像分类比赛)。这些高质量的公开数据集为我们学...

【数据科学】Python数据可视化概述

原文链接:http://www。cnblogs。com/Belter/p/9650433。html 注:很早之前就打算专门写一篇与Python数据可视化相关的博客,对一些基本概念和常用技巧做一个小结。今天终于有时间来完成这个计划了!   0。 Python中常用的可视化工具 Python在数据科学中的地位,不仅仅是因为numpy, scipy, pandas, scikit-learn这。。。

【概率论与数理统计】小结10-1 - 假设检验概述

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/9419616.html 注:终于写到最激动人心的部分了。假设检验应该是统计学中应用最广泛的数据分析方法,其中像"P值"、"t检验"、"F检验"这些如雷贯耳的名词都来自假设检验这一部分。我自己刚开进入生物信息学领域,用的最多的就是"利用t检验来判断某个基因...

【深度学习与TensorFlow 2.0】卷积神经网络(CNN)

原文链接:http://www.cnblogs.com/Belter/p/10662718.html 注:在很长一段时间,MNIST数据集都是机器学习界很多分类算法的benchmark。初学深度学习,在这个数据集上训练一个有效的卷积神经网络就相当于学习编程的时候打印出一行“Hello World!”。下面基于与MNIST数据集非常类似的另一个数据集Fashion-MNIST...

7.25 HTML THIRD 天 结束

原文链接:http://www.cnblogs.com/lwwnuo/p/7236295.html 三天全部学完咯 概念还是没有全部搭建出来 然后一听不是每一个标签都是要编写出来的时候开心死了终于今晚不用背了哈哈 打完代码就可以回去吃烧烤了  ### table 标签 * border * width * height * cellspacing&...

8.2 css3 新增标签 盒子模型 长度单位 颜色 渐变 径像渐变

原文链接:http://www.cnblogs.com/lwwnuo/p/7275240.html # CSS3 盒子模型 * box-sizing   值 content-box 默认值 包括所有的值 /             ...

《笑场》有点意思

       最近想看点别的书,自己一直喜欢看随笔,于是搜了搜,找到了这本《笑场》。如果不是因为那部脱口秀节目,还真不知道作者还出过书。        “未曾开言我先笑场,笑场完了听我诉一诉衷肠”,书名的由来,就宣誓了接下来书中内容的随性和带点惆怅。书中附带一小册《扯经》,主要讲遗寺师徒二人的幽...

0基础学Python,要报班吗?

0基础学Python,要报班学习吗? 首先呢,你零基础,那么就意味着你一切都要从头开始。我们知道,有句话叫万事开头难,所以你一定要做好心理准备。半途而废就没意思啦,千万不能遇到问题就打退堂鼓,否则你最后也还是一无所获,时间金钱精力倒是耗费了不少。 其次,看你是自学还是报班学习了,来来来,这些是重点,记住啦: 如果你是自主学习,当然要找到好用的学习资料。可以是一本有趣的Python学习专用书籍,也可...

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