码迷,mamicode.com
首页 >  
搜索关键字:advice    ( 423个结果
斯坦福大学公开课机器学习: advice for applying machine learning | regularization and bais/variance(机器学习中方差和偏差如何相互影响、以及和算法的正则化之间的相互关系)
算法正则化可以有效地防止过拟合, 但正则化跟算法的偏差和方差又有什么关系呢?下面主要讨论一下方差和偏差两者之间是如何相互影响的、以及和算法的正则化之间的相互关系 假如我们要对高阶的多项式进行拟合,为了防止过拟合现象,我们要使用图下所示的正则化。因此我们试图通过下面的正则化项,来让参数的值尽可能小。正 ...
分类:移动开发   时间:2018-01-13 18:42:30    阅读次数:271
MySQL安装
一,下载 地址:https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 二,安装 以mysql-5.7.20为例子。 ZIP Archive版是免安装的。只要解压就行了。解压后在文件夹里面创建data文件夹和my.ini文件 my.ini文件内容如下: # For advice ...
分类:数据库   时间:2018-01-11 23:51:46    阅读次数:271
SpringMVC——异常处理
Spring MVC 通过 HandlerExceptionResolver 处理程序的异常,包括 Handler 映射、数据绑定以及目标方法执行时发生的异常。 SpringMVC 提供的 HandlerExceptionResolver 的实现类 ExceptionHandlerException ...
分类:编程语言   时间:2018-01-07 21:53:01    阅读次数:228
SSH综合
1.项目中如何体现Spring中的切面编程,举例说明。 面向切面编程:主要是横切一个关注点,将一个关注点模块化成一个切面。在切面 上声明一个通知(Advice)和切入点(Pointcut); 通知: 是指在切面的某个特定的连 接点(代表一个方法的执行。通过声明一个org.aspectj.lang.J ...
分类:其他好文   时间:2018-01-05 20:46:59    阅读次数:228
Spring基础知识之基于注解的AOP
背景概念: 1)横切关注点:散布在应用中多处的功能称为横切关注点 2)通知(Advice):切面完成的工作。通知定了了切面是什么及何时调用。 5中可以应用的通知: 前置通知(Before):在目标方法被调用前调用通知功能。 后置通知(After):在目标方法完成后调用通知,此时不会关系方法输出什么。 ...
分类:编程语言   时间:2017-12-25 18:14:53    阅读次数:491
Springboot入门程序
springboot简化之前的很多xml文件,不需要大量配置xml文件,没有很多xml文件是多么的愉快 下面进入正题,演示简单的入门程序,虽然简单,但足以振奋初学者们 我新建的工程名叫hello,大家可以参考 一、建立一个war工程,导入正确的依赖 二、建包建java文件 三、在HelloContr ...
分类:编程语言   时间:2017-12-24 20:06:35    阅读次数:195
机器学习 - 距离计算
在机器学习领域里,最核心的两种数值计算分别是: 距离计算 概率计算 今天 "Reinhard Hsu" 就来看看常见都有哪些常见的的距离计算。 欧式距离(Euclidean Metric) 欧几里得距离,用于计算两个点之间的实际距离,计算方法是使用毕达哥拉斯定理,也就是咱们中国的勾股定理。 对于二维 ...
分类:其他好文   时间:2017-12-22 00:42:37    阅读次数:135
利用Cglib实现AOP
Cglib可以为对象加上动态代理, 实现代码切入, 但是每次调用比较繁琐, 因此我们还需要给他加了一层语法糖, 使之更易用. Advice Spring带了一堆Advice, 我们只模拟实现环绕Advice, 以及增加了一个Clear切入的注解, 下面看具体实现. 语法糖 直接调用Cglib做切入, ...
分类:其他好文   时间:2017-12-21 01:54:14    阅读次数:225
斯坦福大学公开课机器学习: advice for applying machine learning - evaluatin a phpothesis(怎么评估学习算法得到的假设以及如何防止过拟合或欠拟合)
怎样评价我们的学习算法得到的假设以及如何防止过拟合和欠拟合的问题。 当我们确定学习算法的参数时,我们考虑的是选择参数来使训练误差最小化。有人认为,得到一个很小的训练误差一定是一件好事。但其实,仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差,当将其样本量扩大时,会发现训练误差变大了,这说明它不是一个好的假设。比 ...
分类:移动开发   时间:2017-12-17 20:44:18    阅读次数:200
斯坦福大学公开课机器学习:advice for applying machine learning - deciding what to try next(设计机器学习系统时,怎样确定最适合、最正确的方法)
假如我们在开发一个机器学习系统,想试着改进一个机器学习系统的性能,我们应该如何决定接下来应该选择哪条道路? 为了解释这一问题,以预测房价的学习例子。假如我们已经得到学习参数以后,要将我们的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试,这个时候我们会发现在预测房价时,产生了巨大的误差,现在我们的问题是要想改 ...
分类:移动开发   时间:2017-12-17 19:17:58    阅读次数:207
423条   上一页 1 ... 18 19 20 21 22 ... 43 下一页
© 2014 mamicode.com 版权所有  联系我们:gaon5@hotmail.com
迷上了代码!