软件开发方法 一结构化分析 二基本术语 1.数据流图（DFD图） 2.数据字典 3.数据流图 顶层(DFD) 0层图 三结构化设计 2.设计阶段和设计内容 四模块化设计 模块结构图（msd） 事务性msd 变换形msd 模块设计原则 ：高内聚，低耦合 a.耦合分类（由强到弱） 1.内容耦合：一个模块 ...
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2020-03-10 20:11:36
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朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入$x$，利用贝叶斯定理求出后验概率最大输出的$y$。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立假设，朴素贝叶斯法因为这个较强的假设而得 ...
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2020-03-08 09:38:35
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【摘要】本文分析了Linux内核对于信号的实现机制和应用层 的相关处理。首先介绍了软中断信号的本质及信号的两种不同分类方法尤其是不可靠信号的原理。接着分析了内核对于信号的处理流程包括信号的触发/注册/执行 及注销等。最后介绍了应用层的相关处理，主要包括信号处理函数的安装、信号的发送、屏蔽阻塞等，最后 ...
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2020-03-04 14:19:53
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虽然名字里带回归，但实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，即只有两种分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 原理 线性回归函数 $\small z = f(X) = XW$ 其中 X 是特征值 W 是回归系数 X 和 W 都是向量，可展开为 $\small ...
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2020-02-19 00:49:46
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朴素贝叶斯（naive Bayes） 法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集， 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布； 然后基于此模型， 对给定的输入x， 利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。 朴素贝叶斯法实现简单， 学习与预测的效率都很高， 是一种 ...
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2020-01-31 14:09:31
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资产类别(asset class)，是指一群具有相似特性或遵循相同监管规定的投资品。这一定义中，未指明“相似”是多么相似，也未说明“特性”或“监管规定”具体指什么，因为显然按照不同角度以及不同的标准，资产类别可以有多种具体的定义和分类方法。 为什么要考虑资产分类这一问题？ 资产分类是投资研究中的一个 ...
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2020-01-22 21:46:36
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首先几个基本概念（网上的各种说法都很乱；个人理解整理了一下 内存分类方法很多，动态、静态； 五区； 三段； 内存的区： 1.动态存储区分为 栈区、堆区 也统称为堆栈段1.1栈区（stack） 编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。函数结束自动释放1.2堆区（heap） 一般由程序员分 ...
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2020-01-19 00:21:33
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一、字段和方法分类 方法分类： 二、属性（将方法伪装成字段） 三种伪装方式：@property @perr.setter @perr.deleter 属性使用的场景：分页 三、公有成员和私有成员 私有成员：__字段名 __方法名，特点是外部无法访问，只能通过类里面的方法可以间接访问。 公有成员：其他 ...
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2020-01-13 23:46:17
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统计学习方法与Python实现（三）——朴素贝叶斯法 iwehdio的博客园：https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1、定义 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。 对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模 ...
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2019-12-15 18:53:20
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朴素贝叶斯法 朴素贝叶斯(naive bayes) 法是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布，然后基于此分布，对给定的输入$x$利用贝叶斯定理求其后验概率最大的输出。 一、朴素贝叶斯法的学习 1.1 基本方法 设输入空间 ...
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2019-12-07 19:46:29
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