前置知识   矩阵的逆 知识地图   首先我们将了解一种叫升维的方法,用已有特征构造更多的特征.接着通过对空间与投影建立一定的概念后,推导出最小二乘法. 当特征数量不足时   在上一篇<初识线性回归>中,我们假设要处理的问题有足够的样本数量和足够的特征数量.记得样本数量是用m表示,特征数量是用n表示.假如只有1个特征该如何构建模型呢?   假设现在有一个数据集,数据集中只包含一个地区房屋的面积信息和销售情况.即只有面积这一个特征,如何只用一个特征来预测房屋的销售情况呢?   可视化能帮助我们更…

本文转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-tree/ 目录: TreeSet 和 TreeMap 的关系 TreeMap 的添加节点 TreeMap 的删除节点 红黑树 添加节点后的修复 删除节点后的修复 检索节点 TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类,而 TreeSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 Has…

库存ABC分类,简单的说就是抓大放小,是为了让我们抓住重点,用最大精力来管理最重要的物料,而对于不太重要的物料则可以用较少的精力进行管理.它和我们平常说的八二法则有异曲同工之妙. 既然要应用库存ABC方法,那么我们首先要决定,哪些物料是最重要的A类,哪些物料是一般重要的B类,哪些物料是最不重要的C类. 最简单的办法自然就是在物料主表中直接把ABC填上去,然后在日常业务中,我们随时都可以看到这是哪一类物料,从而决定了我们对其采取的管理方式(最重要的一个不能差,最不重要的,差一点半点可以容忍).为了…

/* 区间dp,为什么要升维? 因为若用dp[l][r]表示消去dp[l][r]的最大的分,那么显然状态转移方程dp[l][r]=max{dp[l+1][k-1]+(len[l]+len[k])^2+len[k+1][r]} 可是这样是直接消去l和k两个快的,有一种情况是在k.r两个块之间还有个同色块,那么这种情况就考虑不到了 所以我们要考虑是否能先不直接消去l,k合并的块,而是将其保留下来,之后枚举到k,r区域的块时再一同合并进行考虑 所以再加一维来记录l,k合并后的信息 为了方便,再加一维来…

降维: 比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征,现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*5,即6个通道变成5个通道: 通过一次卷积操作,W*H*6将变为W*H*1,这样的话,使用5个1*1的卷积核,显然可以卷积出5个W*H*1,再做通道的串接操作,就实现了W*H*5. 升维: 比如某次卷积之后的结果是W*H*6的特征,现在需要用1*1的卷积核将其降维成W*H*7,即6个通道变成7个通道: 通过一次卷积操作,W*H*6将变成W*H*1,这样的话,使用7个1*1的卷积核,显然可以卷积出7个W*H…

大名鼎鼎的UNet和我们经常看到的编解码器模型,他们的模型都是先将数据下采样,也称为特征提取,然后再将下采样后的特征恢复回原来的维度.这个特征提取的过程我们称为"下采样",这个恢复的过程我们称为"上采样",本文就专注于神经网络中的下采样和上采样来进行一次总结.写的不好勿怪哈. 神经网络中的降维方法 池化层 池化层(平均池化层.最大池化层),卷积  平均池化层 pytorch nn.AvgPool1d nn.AvgPool2d tensorflow tf.layers…

原文:http://www.cnblogs.com/Chilam007/p/6445165.html analysis简介 分析器就是对测试结果数据进行分析的组件,它是LR三大组件之一,保存着大量用来分析性能测试结果的数据图,但并不一定要对每个视图进行分析,可以根据实际情况选择相关的数据视图进行分析,分析结果可以生成一些不同格式的测试报告. 一.设置选项 analysis中的数据是怎么得到的呢?其实在场景运行的时候,默认情况下,所有的vuser信息都保存在该vusr的负载机上.只有当场景运行结束…

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录…

HashMap 和 HashSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 HashMap 是 Map 接口的常用实现类,HashSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同,但它们底层的 Hash 存储机制完全一样,甚至 HashSet 本身就采用 HashMap 来实现的. 通过 HashMap.HashSet 的源代码分析其 Hash 存储机制 实际上,HashSet 和 HashMap 之间有很多…

TreeMap 和 TreeSet 是 Java Collection Framework 的两个重要成员,其中 TreeMap 是 Map 接口的常用实现类,而 TreeSet 是 Set 接口的常用实现类.虽然 HashMap 和 HashSet 实现的接口规范不同,但 TreeSet 底层是通过 TreeMap 来实现的,因此二者的实现方式完全一样.而 TreeMap 的实现就是红黑树算法. TreeMap 的实现就是红黑树数据结构,也就说是一棵自平衡的排序二叉树,这样就可以保证当需要快速…