一、什么是原型模式 原型模式（Prototype）模式是一种对象创建型模式，它采取复制原型对象的方法来创建对象的实例。使用 原型模式（Prototype）模式创建的实例，具有与原型一样的数据。 二、原型模式的特点 1，由原型对象自身创建目标对象。也就是说，对象创建这一动作发自原型对象本身。 2，目标 ...
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2017-07-18 17:49:09
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阻塞赋值与非阻塞赋值 阻塞赋值的一般表达式为：目标变量名=驱动表达式 阻塞赋值是一种理想化的数据传输，赋值立即发生，不存在延时行为 非阻塞赋值一般表达式为：目标变量名<=驱动表达式 非阻塞赋值比较接近真实的电路工作状态，应为他从综合的角度考虑到了延时和并行性。 在过程启动中，非阻塞赋值使三条语句同时 ...
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2017-07-18 15:28:35
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什么是“引用”？申明和使用“引用”要注意哪些问题？ 答：引用就是某个目标变量的“别名”(alias)。相应用的操作与对变量直接操作效果全然同样。申明一个引用的时候。切记要对其进行初始化。引用声明完成后，相当于目标变量名有两个名称。即该目标原名称和引用名，不能再把该引用名作为其它变量名的别名。声明一个 ...
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2017-06-30 19:44:50
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一：线性回归： 例：上一节课的房屋大小与价格数据集 本例中：m：数据个数，x：房屋大小，y：价格 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 –第i个训练样本 = 对假设进行线性表示 h（x）=θ0+θ1*x 在线性回归的问题上大 ...
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2017-06-03 17:35:53
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SparkMLlib学习之线性回归 （一）回归的概念 1，回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量，而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量。但是二者基本的原则类似，都是通过确定一个模型，将输入特征映射到预测的输出。回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式。 2.回归分类 线性回归模型：本质 ...
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2017-05-23 21:35:52
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最近接触了机器学习，感觉很梦幻，能实现的我的梦想，看网上说的花天酒地的难，但是想做就要做下去，毅然决然的跳入这个大坑。 让我们慢慢来，先怼它几个概念。 监督学习 我们给出了关于每个数据的“正确答案”。监督学习必须知道预测什么，即目标变量的分类信息。 监督学习中又有常见的两种问题回归问题和分类问题。 ...
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2017-05-21 16:56:21
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机器学习就是把无序的数据转换成实用的信息。 机器学习的主要任务就是分类，通过通过训练数据训练算法，终于能够将实际的数据分到合适的类别中 监督学习算法：预測目标变量的值 k-means算法。线性回归 朴素贝叶斯算法，局部加权线性回归 支持向量机。ridge回归 决策树。lasso最小回归系数预计 无监 ...
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2017-05-06 21:57:45
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本文转载自：http://www.cnblogs.com/gw811/archive/2012/10/20/2732687.html 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； 如下：定义引用ra，它是变量a的引用 ...
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2017-05-06 13:02:46
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这里罗列了《你不知道的js》上卷的一些知识点以及小问题，如果你想巩固一下js那么就和我一起来看看吧。 如果你能不看书就回答上80%的问题说明你js的这一部分学得还不错，再接再厉。 作用域和闭包 变量赋值操作会执行的两个动作 RHS 和 LHS 查询 在作用域顶层无法找到目标变量，在严格模式和非严格模 ...
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2017-03-15 10:28:08
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运行结果如下: 1）其中变量a，输出数据 2）&a,取地址运算，输出变量a的地址 3）&p，取地址运算，输出指针变量p的地址 4）指针变量p，输出p地址中存储的内容，其内容实际为变量a的地址，即&a 5）*p，指向目标变量a，他的内容时数据 ...
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2017-03-08 10:47:36
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