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分类和回归是分析预测中最古老的话题。支持向量机、逻辑回归、朴素贝叶斯算法、神经网络和深度学习都属于分类和回归技术。
本章将重点关注决策树算法和它的扩展随机决策森林算法，这两个算法灵活且应用广泛，即可用于分类问题，也可用于回归问题。更令人兴奋的是，它们可以帮助我们预测未来，至少是预测我们尚不肯定的事情。比如，根据线上行为来预测购买汽车的概率，根据用词预测邮件是否是垃圾邮件，根据地理位置和土壤的化学成分预测哪块耕地的产量可能更高。
总体实现无限轮播的思想,其实和网上大部分的思路都是相同的,设置一个Integer的最大值的一半,然后根据position和图片的数量去计算,来实现向左向右无限滑动这个功能.总体不是特别的难.
对于系统而言就变成透明了。程序员终于开心的将数据写入session咯。这种方案除了http服务器外，许多的tcp服务器也是类似的方案。
AVL树也是一棵二叉搜索树，所以它的插入是和二叉搜索树的插入操作类似的，只是需要加上调整高度的操作，那么就需要在节点的那个结构体类型中加一个用来反应这个节点的左右孩子高度的变量，平衡因子bf。 http://www.cnblogs.com/nyctu/
定义bf的值等于节点右孩子的高度减去左孩子的高度。如果节点的左右孩子高度相等,则bf等于0；如果左孩子比右孩子高度大1，则bf取-1；如果右孩子高度比左孩子高度大1，则bf取1.那么如果不是上面的这三种情况，就不满足AVL树的定义了，即出现bf的绝对值大于1的时候就要进行高度调整了，所以就是当bf等与2或者-2的时候就要进行平衡化。
项目开始的时候，设计并没有考虑到方方面面，因为你不可能预测到后面的所有需求。同时你也不能把每个功能都做预留，做成灵活可变，如果最后你预测失败，那么意味着你所做的灵活性是多余的，浪费了时间且增加了开发难度。这种情况叫做过度设计。 http://www.cnblogs.com/gdtyk/
为了避免这样的情况，项目之初只做必要的设计。随着项目的变更，软件结构需要重新调整。通过重构可以改良最初的设计，使得项目符合最新的需求。
软件架构描述的对象是直接构成系统的抽象组件。各个组件之间的连接则明确和相对细致地描述组件之间的通讯。在实现阶段，这些抽象组件被细化为实际的组件，比如具体某个类或者对象。
在使用public network时，虚拟机和Host在网络中具有同等的地位（共同使用Host机的物理网卡与外界通信），就相当于在Host所在网络中又多了一台计算机一样，还有就是必须重写它的构造函数。一直以来，我都想写一个相对比较灵活简单的列表组件，去年写过一个版本，后来改了几次，现在已经用到好几个项目里面去了，重构起来也有不少的工作量，因为应用到的页面已经把比较多了，所以就没有轻易地去做这个事情。最近的工作，涉及到一个相对简单的列表页面，然后给的时间也比较多，于是我准备趁这个时候把我一直想写的列表组件给写出来。现有的那个列表管理组件，没有做好职责分离，列表的管理跟分页的管理是揉在一起的，代码也比较乱，所以这次我打算先从分页组件下手。因为分页组件与列表之间并没有太多耦合的逻辑，所以当把它们分离出来的时候，代码会更加清晰，独立，将来要维护也方便些。前端虽然做不到像后台那样，考虑那么多的设计模式，但要是能把代码写的更让人容易理解的话，对团队对公司来说，真的是一件很好的事情。 https://www.cnblogs.com/cyseru/
回归和分析的区别在于：回归问题的目标为数值型特征，而分类问题的目标为类别型特征。并不是所有的回归或分类算法都能够处理类别型特征或类别型目标，有些算法只能处理数值型特征。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/wdtuj/p/5874849.html
