对于常类型 有以下几点 要注意： 首先可归为 ： 常数据成员 const 类型 元素； 常对象 const 类名 对象名【参数列表】； 常函数 数据类型 函数名【参数列表】const; 常引用 const 数据类型 &引用名=目标变量名； 例1 int a = 1 ; const int &ra=a ...
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2016-05-30 23:08:09
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1. 逻辑回归是一种监督式的学习算法。 ［ 监督式学习算法有两组变量：预测变量(自变量x)和目标变量(因变量y)，通过这些变量(x,y)，搭建一个可以由已知的预测变量值x，得到对应的目标变量值y。 重复训练这个模型，直到能够在训练数据集上达到预定的准确度。］ 2. 逻辑回归是一个分类算法。 利用已知 ...
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2016-05-27 00:35:47
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一、引用简介
引用就是某一变量（目标）的一个别名，对引用的操作与对变量直接操作完全一样。
引用的声明方法：类型标识符
&引用名=目标变量名；
【例1】：int a; int &ra=a; //定义引用ra,它是变量a的引用，即别名
说明：
（1）&在此不是求地址运算，而是起标识作用。
（2）类型标识符是指目标变量的类型。
（3）声明引用时，必须同时对其进...
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2016-05-21 06:44:10
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Amazon Employee Access 数据分析报告报告摘要
目标：本分析旨在利用Amazon的员工编号相关信息，来分析和预测当员工申请访问某个编号的资源时，是否被允许访问。
方法： 在原有部分变量的基础上，利用特征工程的方法，新增了单变量、双变量、三变量、四变量出现的频率和变量出现的条件概率等变量，利用随机森林模型，对目标变量进行预测。
结论：
一、对于训练集数据分析发现，各变量之间存在着...
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2016-05-13 03:22:59
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使用若干自变量并建立公式,以预测目标变量 目标变量是连续型的,则称其为回归分析 (1)一元线性回归分析 y=kx+b sol.lm<-lm(y~x,data) abline(sol.lm) 使模型误差的平方和最小，求参数k和b，称为最小二乘法 k=cov(x,y)/cov(x,x) b=mean(y ...
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2016-05-11 11:03:32
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第一部分：分类 本书前两部分主要探讨监督学习（supervisedieaming)。在监督学习的过程中，我们只需要给定输入样本集，机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果。监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据中预测合适的模型，并从中计算出目标变量的结果。 监督学习一般使用两种类型的目标变量：标 ...
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2016-04-30 20:50:27
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① 从配置文件中读取配置： 1，在模板页面加载配置文件 html页面 不是php页面 <{config_load file='fo.conf'}> 2，在需要用到配置的地方加 <{#size#}> 3, 如果配置文件分了块，要取某一块的配置 用到section <{config_load file= ...
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2016-04-29 21:52:21
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2.1 模型表示 之前的房屋交易问题为例，假使我们回归问题的训练集（Training Set）如下表所示： 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: m 代表训练集中实例的数量 x 代表特征/输入变量 y 代表目标变量/输出变量 (x,y) 代表训练集中的实例 (x(i),y(i) ) 代表第 i ...
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2016-04-26 12:15:17
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本课内容： 1、线性回归 2、梯度下降 3、正规方程组 监督学习：告诉算法每个样本的正确答案，学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案 1、线性回归 问题引入：假设有一房屋销售的数据如下： 引入通用符号： m =训练样本数 x =输入变量（特征） y =输出变量（目标变量） (x,y)—一个样本 i ...
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2016-04-21 01:16:14
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引用知识总结一．引用1.定义：就是某一变量（目标）的一个别名，对引用的操作与对变量直接操作完全一样。引用的声明方法：定义引用ra，它是变量a的引用，即别名。类型标识符&引用名=目标变量名；如：inta;int&ra=a;在此处，“&”为引用运算符，ra是整形变量a的别名..
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2016-04-01 06:42:38
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