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搜索关键字:73、stp安全配置实验之bpdu filtering    ( 285个结果
利用 pacbio 数据组装真菌基因组
最近在做组装稻瘟病的基因组。 估计的基因组大小为40M。 由于没有参考基因组,进行de novo assembly。 用HGAP策略。需要的有用的pacbio数据量应为400M左右, 选用的seed read 最小长度为6K, seed的覆盖度应在20倍左右。拼接流程为:1,filtering. 2...
分类:其他好文   时间:2014-06-16 10:59:10    阅读次数:424
网络挖掘技术——Recommendation
1.Personalization Includes:Recommending、Filtering、Predicting。 a)Non-Personalized b)Content-Based c)Collaborative Filtering: User-Based d)Cold-Start Pr...
分类:其他好文   时间:2014-06-07 03:26:49    阅读次数:338
牛顿法与拟牛顿法学习笔记(三)DFP 算法
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录...
分类:其他好文   时间:2014-06-02 07:31:21    阅读次数:227
牛顿法与拟牛顿法学习笔记(四)BFGS 算法
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
分类:其他好文   时间:2014-06-02 07:30:03    阅读次数:249
牛顿法与拟牛顿法学习笔记(五)L-BFGS 算法
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接....
分类:其他好文   时间:2014-06-02 07:28:41    阅读次数:197
牛顿法与拟牛顿法学习笔记(一)牛顿法
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链.....
分类:其他好文   时间:2014-06-02 07:28:03    阅读次数:210
牛顿法与拟牛顿法学习笔记(二)拟牛顿条件
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(...
分类:其他好文   时间:2014-06-02 07:27:27    阅读次数:274
编译内核启用iptables及netfilter
在Network Packet Filtering Framework(Netfilter)一节中还有两个额外的配置节——Core Netfilter Configuration(核心Netfilter配置)和IP:Netfilter Configuration(IP:Netfilter配置)。1....
分类:Web程序   时间:2014-05-25 22:17:30    阅读次数:487
【推荐系统】协同过滤之基于用户的最近邻推荐
1.算法简介 协同过滤(collaborative filtering)的核心思想:利用其他用户的行为来预测当前用户。协同过滤算法是推荐系统中最基本的,同时在业界广为使用。根据使用的方法不同,可以分为基于用户(user-based)、基于物品(item-based)的最近邻推荐。 基于用户的最近邻推荐的主要思想:对于一个给定的评分集,找出与当前用户u口味相近的k个用户;然后,对...
分类:其他好文   时间:2014-05-24 17:59:03    阅读次数:308
[原]【推荐系统】协同过滤之基于用户的最近邻推荐
1.算法简介协同过滤(collaborative filtering)的核心思想:利用其他用户的行为来预测当前用户。协同过滤算法是推荐系统中最基本的,同时在业界广为使用。根据使用的方法不同,可以分为基于用户(user-based)、基于物品(item-based)的最近邻推荐。基于用户的最近邻推荐的...
分类:其他好文   时间:2014-05-24 13:23:43    阅读次数:392
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