交叉验证 交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR 、PLS 回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的模型进行预报，并求这小部分样本的预报误差，记录它们的平方加和。 交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用 ...
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2017-05-10 19:44:00
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据说一个人的标准体重应该是其身高（单位：厘米）减去100、再乘以0.9所得到的公斤数。真实体重与标准体重误差在10%以内都是完美身材（即 |真实体重-标准体重| < 标准体重x10%）。已知1市斤=0.5公斤。现给定一群人的身高和实际体重，请你告诉他们是否太胖或太瘦了。 输入格式： 输入第一行给出一 ...
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2017-05-10 17:54:50
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1.CART分类树的特征选择 分类问题中,假设有K个类,样本点属于第k类的概率为,则概率分布的基尼指数定义为: 如果，集合D根据特征A是否取某一可能值a被分割成和，在特征A的条件下,集合D的基尼指数定义为: 基尼指数代表了模型的不纯度,基尼指数越小,不纯度越小,特征越好. 2.CART分类树的生成算 ...
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2017-05-10 11:15:23
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投影的数学意义 A projection is the transformation of points and lines in one plane onto another plane by connecting corresponding points on the two planes wi... ...
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2017-05-10 09:49:20
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1 Auto-encoder 目的是提取特征. Auto-encoder能恢复样本训练过程，就保证了隐含层提取的特征是样本的重要，本质的特征，否则不能恢复样本. 2 用样本学习好Auto-encoder， 将时间序列样本，输入训练好的auto-encoder, 如果输出与输入残差值（平方误差和等）小 ...
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2017-05-09 23:18:25
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一、线性回归问题 输入的是特征向量，输出为实数，对于，，模型函数为 衡量误差为平方错误，则Ein为， Eout为未来没有看过的数据资料在模型函数上所得的错误 二、线性回归算法 由Ein可得 目的是求得Ein最小，可知在最低点时Ein最小，即梯度为0的时候 由， 如同，可知 其中 令，可得 输入矩阵X ...
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2017-05-09 21:50:24
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BP神经网络是一种按误差反向传播的多层前馈神经网络，含有一个或多个隐含层，其拓扑结构与一般神经网络相似，BP神经网络的隐含层激活函数一般是sigmoid函数，输出层如果是函数逼近，其激活函数一般是线性函数，分类问题其激活函数一般是sigmoid函数 BP神经网络的学习一般分为两部分： 一：正向计算各 ...
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2017-05-08 23:25:27
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lms算法跟Rosenblatt感知器相比，主要区别就是权值修正方法不一样。lms采用的是批量修正算法，Rosenblatt感知器使用的是单样本修正算法。两种算法都是单层感知器，也只适用于线性可分的情况。详细代码及说明如下：‘‘‘
算法：最小均方算法(lms)
均方误差：样本预测输出值与实际..
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2017-05-07 21:13:20
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本文主要介绍 Redis、MongoDB、PostgreSQL 和 MySQL 数据库空间索引安装配置和使用时需要注意的点，并选取了120万数据对这些数据库的空间索引进行了测试，简单总结了各数据库空间索引的性能和特色以及使用场景。 ...
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2017-05-07 19:52:28
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给定样本集D={x1,x2,x3,...xm},K-means算法划分所得簇C={c1,c2,c3,...,ck}的最小平方误差，k表示将数据划分为K簇 E=∑i=1 to k∑x->ci||x-ui||2 ui为簇中心，ui=∑x->cix/|ci| 其中|ci|表示该簇中的样本数，直接计算上面的 ...
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2017-05-06 00:57:07
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