转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/twostep_cluster_algorithm.html 两步聚类算法是在SPSS Modeler中使用的一种聚类算法,是BIRCH层次聚类算法的改进版本.可以应用于混合属性数据集的聚类,同时加入了自动确定最佳簇数量的机制,使得方法更加实用.本文在学习文献[1]和“IBM SPSS Modeler 15 Algorithms Guide”的基础上,融入了自己的理解,更详尽地叙述两步聚类算法的流程和细节.…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/log-likelihood_distance.html 本文是“挑子”在学习对数似然距离过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. 对数似然距离是基于统计理论的一种计算簇与簇相异度的方法,最早用于BIRCH层次聚类算法的改进.本文旨在详细介绍对数似然距离的统计学基础.方法思想和计算过程,希望帮助更多地人欣赏它.熟悉它.使用它. 1.极大似然估计(Maximum Likelihood Es…

转载请标明出处:http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/6129425.html 本文是“挑子”在学习BIRCH算法过程中的笔记摘录,文中不乏一些个人理解,不当之处望多加指正. BIRCH(Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies,利用层次结构的平衡迭代归约和聚类)是由T. Zhang等人[1]于1996年为大量聚类设计的一种层次聚类方法. 1.聚类特征(Clustering Fea…

转载请标明出处:https://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/dbscan_algorithm.html DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,是一种基于高密度连通区域的.基于密度的聚类算法,能够将具有足够高密度的区域划分为簇(Cluster),并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇.DBSCAN算法通过距离定义出一个密度函数,计算出每个样本附近的密度,从而根据每…

转载请标明出处: http://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/hypothesis_testing_based_feature_selection.html Filter特征选择方法是一种启发式方法,其基本思想是:制定一个准则,用来衡量每个特征/属性,对目标属性的重要性程度,以此来对所有特征/属性进行排序,或者进行优选操作.常用的衡量准则有假设检验的p值.相关系数.互信息.信息增益等.本文基于候选属性和目标属性间关联性的假设检验,依据p值的大小量化各候选属性的重要性…

ArcGIS案例学习笔记-聚类点的空间统计特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com 目的:对于聚集点,根据分组字段case field,计算空间统计特征 数据: 方法: 1. 聚类边界 2. 地理分布特征 联系方式:谢老师,135-4855-4328,xiexiaokui@qq.com…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

BIRCH:Balanced Iterative Reducing and Clustering Using Hierarchies 算法通过聚类特征树CF Tree:Clustering Feature True来执行层次聚类,适合于样本量较大.聚类类别数较大的场景.…

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总…

David M.BLEI nCR文献学习笔记(基本完成了)  http://yhbys.blog.sohu.com/238343705.html 题目:The Nested Chinese Restaurant Process and Bayesian Nonparametric Inference of Topic Hierarchies David M.BLEI 这个LDA领域的大牛,对LDA有诸多变形,这一片是将随机过程(stochastic process)用于无参贝叶斯推断上,构造主题…

今天要学习的这篇文章写的算是比较早的了,大概在DX11时代就写好了,当时龙书11版看得很潦草,并没有注意这篇文章,现在看12,觉得是跳不过去的一篇文章,地址如下: https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ee417025(v=vs.85).aspx . 我本意是记录下学习笔记,但可能写成了翻译,但这也没有办法的事,MSDN的写作风格就是简单凝练,缺少参考索引,所以看MSDN往往也就是读完正文,点点加有超链接的名词,顶多再跑…

log4j结构图: 结构图展现出了log4j的主结构.logger:表示记录器,即数据来源:appender:输出源,即输出方式(如:控制台.文件...)layout:输出布局 Logger机滤器:常用级别的划分:Debug,Info,Warn,Error,Fatal这5个级别由低到高,如果配置的级别为"INFO"那么"Debug"级别的信息则不会显示"依次类推. 示例代码: @Test public void testLevel() { log.debu…

目录 jQuery选择器的优点 基本选择器 层次选择器 过滤选择器 表单选择器 第一次写博客,希望自己能够长期坚持,以写博客的方式作为总结与复习. 最近一段时间开始学习jQuery,通过写一个jQuery学习笔记的专题,对jQuery的知识做一个总结,并给出部分Demo来练习,使其能够掌握jQuery的基本技能. 今天所写的内容是关于jQuery选择器. 在学习jQuery选择器之前,有必要先了解一下css选择器,首先要明确一个新手容易混淆的概念:css选择器与jQuery选择器是两个不同的概念…

<?php/*** PHP操作MongoDB学习笔记*///*************************//**   连接MongoDB数据库  **////*************************//格式=>("mongodb://用户名:密码 @地址:端口/默认指定数据库",参数)$conn = new Mongo();//可以简写为//$conn=new Mongo(); #连接本地主机,默认端口.//$conn=new Mongo("172…

基本类型    PHP是一种弱类型语言.      PHP类型检查函数   is_bool()    is_integer()  is_double()  is_string()   is_object()  is_array()  is_resource()   is_null()   继承   继承是从一个基类得到一个或多个派生系类的机制.  继承自另一个类的类被称为该类的子类.  子类可以增加父类(也称超类,superclass)之外新的功能,因此子类也被称为扩展.   构造方法和继承  …

一.写在前面的话 时间是我们每个人都特别熟悉的,但是到底它是什么,用什么来衡量,可能很多人会愣在那里.时间可以见证一切,也可以消磨一切,那些过往的点点滴滴可思可忆.回想往年清明节过后,在家乡的晚上总能听见阵阵的青蛙叫声,那是清脆的叫声,那是家乡的味道.时间一转眼,貌似那些日子已离我远去好久,在城市的喧嚣浮华中,找寻不到那种内心的宁静.感叹时间流逝的同时,怀念过去的点点滴滴.我想在繁华的都市中寻找一种安定的心情来学习,或许是一种不错的方式.学习才会让我们认清自己,找回自我,做内心的强者,不骄不躁,…

1.项目背景 在做交通路线分析的时候,客户需要找出车辆的行车规律,我们将车辆每天的行车路线当做一个数据样本,总共有365天或是更多,从这些数据中通过聚类来获得行车路线规律统计分析. 我首先想到是K-means算法,不过它的算法思想是任选K个中心点,然后不停的迭代,在迭代的过程中需要不停的更新中心点.在我们着这个项目中,此方案不能解决,因为我们是通过编辑距离来计算两条路线的相似度.可以参考(1.交通聚类:编辑距离 (Levenshtein距离)Java实现) 这篇文章了解一下编辑距离.当我们第一步…

jQuery学习笔记 - 基础知识扫盲入门篇 2013-06-16 18:42 by 全新时代, 11 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 1.为什么要使用jQuery? 提供了强大的功能函数解决浏览器兼容性问题实现丰富的UI纠正错误的脚本知识 2.常用的知识点 jquery的id选择器:$("#btnShow")事件绑定函数 bind()显示和隐藏函数show() hide()修改元素内部html的函数html() 仅仅凭借多浏览器支持这一特性,就足以让我们学习并使用jquery,因为…

一.XML简介 XML是一种标记语言,用于描述数据,它提供一种标准化的方式来来表示文本数据.XML文档以.xml为后缀.需要彻底注意的是XML是区分大小写的. 先从一个简单的XML例子来了解下xml基础: <?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> <books ISBN="9787544238212"> <title>xml学习笔记</title> <pr…

今天基本上就是zepto学习笔记的最后一篇了,介绍一下有关位置的函数,position, offset, scrollLeft, scrollTop scrollLeft 如果所选取的包装集不存在,则直接返回. 定义变量: var hasScrollLeft = 'scrollLeft' in this[0] 在zepto中用到了很多类似的特性检测的方法,判断浏览器是否支持mousedown一特性,如果支持,则直接使用该特性,如果不支持,则利用其他方法来实现. 这里是在判断浏览器是否支持scro…

前言 这是一篇学习笔记. 学习的材料来自Jay Kreps的一篇讲Log的博文. 原文很长,但是我坚持看完了,收获颇多,也深深为Jay哥的技术能力.架构能力和对于分布式系统的理解之深刻所折服.同时也因为某些理解和Jay哥观点吻合而略沾沾自喜. Jay Kreps是前Linkedin的Principal Staff Engineer,现任Confluent公司的联合创始人和CEO,Kafka和Samza的主要作者. 所谓笔记,就是看了文章,提笔就记,因为Jay哥本身本章组织的太好,而其本身的科学素…

由于用的学习材料是<linux设备驱动开发详解(第二版)>,所以linux驱动学习笔记大部分文字描述来自于这本书,学习笔记系列用于自己学习理解的一种查阅和复习方式. #make config(基于文本的最为传统的配置界面,不推荐使用)#make menuconfig(基于文本菜单的配置界面)#make xconfig(要求 QT 被安装)#make gconfig(要求 GTK+被安装)在配置 Linux 2.6 内核所使用的 make config. make menuconfig. mak…

本篇文章是对这几天看完 Charles Wyke-Smit 的 <CSS 设计指南> 后的一些学习笔记与心得,笔者好像是大一的时候开始接触网页设计,由于并不是计算机专业的,所以所有都是自己自学的,记得当时自己对 CSS 基本上什么都不懂,甚至连怎么在 CSS 中选择某个 class 和 id 都不懂,然后就直接下载一些源码来看,后来看到这些 CSS 文件中有 . 和 # ,然后就连蒙带猜的学会了怎么使用它们,然后就在源码中看到什么不懂的就直接上 W3School 中查找 API,这样也慢慢的让…

[MVC学习笔记]1.项目结构搭建及单个类在各个层次中的实现 [MVC学习笔记]2.使用T4模板生成其他类的具体实现 [MVC学习笔记]3.使用Spring.Net应用IOC(依赖倒置) [MVC学习笔记]4.使用Log4Net来进行错误日志的记录 [MVC学习笔记]5.使用Controller来代替Filter完成登录验证(Session校验) [MVC学习笔记]6. 使用Memcache+Cookie解决分布式系统共享登录状态 [MVC学习笔记]7.使用极验验证来制作更高逼格的验证码 ···…

首先申明下,本文为笔者学习<OpenGL ES应用开发实践指南(Android卷)>的笔记,涉及的代码均出自原书,如有需要,请到原书指定源码地址下载. <OpenGL ES学习笔记(二)--平滑着色.自适应宽高及三维图像生成>中阐述的平滑着色.自适应宽高是为了实现在移动端模拟真实场景采用的方法,并且通过w分量增加了三维视角,在具体实现上采用了正交投影.透视投影的理论.本文将在此基础上,构建更加精美的三维场景.三维效果本质上是点.直线和三角形的组合,纹理是将图像或者照片覆盖到物体表面…

继续学习windows 中和线程有关系的数据结构: ETHREAD.KTHREAD.TEB 1. 相关阅读材料 <windows 内核原理与实现> --- 潘爱民 2. 数据结构分析 我们知道,windows内核中的执行体层负责各种与管理和策略相关的功能,而内核层(微内核)实现了操作系统的核心机制.进程和线程在这两层上都有对应的数据结构.我们先从执行体层的ETHREAD开始. 一.  ETHREAD ETHREAD(执行体线程块)是执行体层上的线程对象的数据结构.在windows内核中,每个进…

继续上一篇(2)未完成的研究,我们接下来学习 KPROCESS这个数据结构. 1. 相关阅读材料 <深入理解计算机系统(原书第2版)> 二. KPROCESS KPROCESS,也叫内核进程块.我们在开始学习它的数据机构之前,首先要思考的一个问题是,它和EPROCESS名字感觉差不多,那它们之间是什么关系呢?它们在内核区域中都位于那一层呢? 我们先来看一张图: windows内核中的执行体负责各种与管理和策略相关的的功能(在学习笔记(2)有相关的介绍).而内核层(或微内核)实现了操作系统的&q…

在学习笔记(1)中,我们学习了IRP的数据结构的相关知识,接下来我们继续来学习内核中很重要的另一批数据结构: EPROCESS/KPROCESS/PEB.把它们放到一起是因为这三个数据结构及其外延和windows中进程的表示关系密切,我们在做进程隐藏和进程枚举的时候一定会涉及到这3类数据结构,所以这里有必要及时做一下总结,做个学习笔记,理清思路. 1. 相关阅读材料 <windows 内核原理与实现> --- 潘爱民 <深入解析windows操作系统(第4版,中文版)> --- 潘…

opencv学习笔记(二)寻找轮廓 opencv中使用findContours函数来查找轮廓,这个函数的原型为: void findContours(InputOutputArray image, OutputArrayOfArrays contours, OutputArray hierar- chy, int mode, int method, Point offset=Point()) /* 参数说明: image:输入图像image必须为一个2值单通道图像: contours:为检测的轮…

本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…