第一节 java开发环境 1.Linux操作系统 1)开源的操作系统、免费，主要作为服务器操作系统， 而Java主要是服务器端开发，所以部署环境都是Linux 2)Linux与Windows目录结构的区别: 2.1)文件系统不同: Linux:目录 Windows:盘符 2.2)外部设备映射不同: ...
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2017-09-29 00:05:51
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三个理论上界 三个线性模型 三个关键工具 三条学习规则 1.奥卡姆剃刀定律 先从简单模型开始, 训练后出现欠拟合, 再尝试复杂点模型 2.采样误差 训练验证测试数据尽量同分布 3.数据偷看 找到折中方法 ...
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2017-09-27 21:02:22
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根据训练数据是否拥有标记信息，学习任务可大致划分为两大类：“监督学习”和“无监督学习”，分类和回归是前者的代表，聚类是后者的代表。 归纳与演绎--科学推理的两大基本手段。 机器学习的发展历程： 课后习题： 1.1假设数据集有n种属性，第i个属性可能的取值有ti种，加上该属性的泛化取值(*)，所以可能 ...
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2017-09-26 16:05:12
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% Matlab实现简单BP神经网络 % http://blog.csdn.net/zjccoder/article/details/40713147 for i=1:20 %样本个数 xx(i)=2*pi*(i-1)/20; d(i)=0.5*(1+cos(xx(i))); end n=lengt... ...
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2017-09-25 14:48:22
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AR模型是一种线性预测，即已知N个数据，可由模型推出第N点前面或后面的数据（设推出P点），所以其本质类似于插值。 MA模型(moving average model)滑动平均模型，模型参量法谱分析方法之一。 ARMA模型(auto regressive moving average model)自回 ...
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2017-09-23 12:15:55
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经验误差 泛化误差 过拟合 评估方法 留出法 采用分层采样的方式留出验证集 交叉验证法 将数据集均分k份，留出一份作为交叉验证集，重复k次取均值 自助法 随机可重复采样m次，所得集合作为训练集，余下数据作为验证集 在数据集较小时，自助法比较可靠 在数据集较大时，留出法和交叉验证法更常用一些 调参与最 ...
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2017-09-19 11:01:12
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软件环境：MATLAB2013a 一、多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据，使得在观测数据点处的误差平方和最小。 在MATLAB中，利用函数ployfit和ployval进行多项式拟合。 函数ployfit根据观测数据及用户指定的多项式阶数得到光滑曲线的多项式表示，polyfit的一 ...
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2017-09-18 22:39:35
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操作环境依旧是centos7与centos6。阿拉的脚本都是放在7上了，6里的通用性大概有0.5%左右的误差，错误和可完善之处尽请指正。请忽略中二的标题>_<。嘛，某种意义上，这个标题还算贴切。因为这个问题咋一看到就是会给人一种头大的感觉，踏踏踏踏踏，塔塔塔塔塔塔……哦急死..
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2017-09-18 11:18:12
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首先谈谈什么是“经验误差”与“过拟合”。我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”，学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”；而在新样本上的误差称为“泛化误差”，显然，我们希望得到泛化误差小的学习器，但是若学习的太好是，就有可能把训练样本自身的一些特点当做了所有潜在 ...
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2017-09-17 18:46:28
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循环结构（一） 学习本章会用到的单词： while：循环，当...的时候 do：做，执行，干 index：索引，指标，指出 bug：漏洞，缺陷，计算机程序中的故障 debug：调试，除错，改正有毛病的部分 equal：等于，相等 step：步骤，一步 error：误差，错误 while循环结构 语法 ...
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2017-09-17 13:41:13
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