p.h1.或div等元素常常称为块级元素,这些元素显示为一块内容:Strong,span等元素称为行内元素,它们的内容显示在行中,即“行内框”.(可以使用display=block将行内元素转换成块元素,display=none表示生成的元素根本没有框,也既不显示元素,不占用文档中的空间)  <CSS权威指南>中文中:任何不是块级元素的可见元素都是内联元素.其表现的特性是“ 行布局”形式,这里的“行布局”的意思就是说其表现形式始终以行进行显示.这些知识在WEBJX.com上有较多的文章.比如,…

传统分类问题,即多类分类问题是,假设每个示例仅具有单个标记,且所有样本的标签类别数|L|大于1,然而,在很多现实世界的应用中,往往存在单个示例同时具有多重标记的情况. 而在多分类问题中,每个样本所含标签是类别集合的非空子集,近年来,在机器学习和数据挖掘等相关领域,多类分类问题得到广泛研究.其原因主要有:1. 应用领域非常广泛.如,多媒体信息检索,推荐,查询分类,医疗诊断等.2. 一些挑战性的研究问题涉及到多类分类问题.例如,处理能从大量类别中,处理稀少类别并且发现之间的关系等. 目前,对多标记分…

对于了解机器学习中二元分类问题的来源与分析,我认为王树义老师这篇文章讲的非常好,通俗且易懂: http://blog.sciencenet.cn/blog-377709-1121098.html 但王树义老师的这篇文章并未详细的展开说明二元分类的具体实现方法,只是在宏观上的一个概述.在阅读这篇文章后,我便心生实现一个简单的二元分类并把前后过程记录下来的念头,所以本篇的主体以算法实现为主,略带分析,并不会涉及太多的理论知识.本篇以线性Logistic Regression为主要的模型工具来做一个简…

下面是25个Java机器学习的工具&&库列表: 1. Weka 是一个数据挖掘任务机器学习算法的集合.这些算法可以直接应用于数据集或者在你自己的Java代码中调用.Weka 包含 数据预处理.分类.回归.聚类.关联规则.可视化 等工具. 2. Massive Online Analysis (MOA) 是一个非常流行的数据挖掘方面的开源框架,它有一个非常活跃的社区.它包括一组机器学习算法(分类.回归.聚类.异常检测.概念漂移检测和推荐系统)和评估工具.同 WEKA 项目一样,MOA 也是用…

// RColorBrewer包介绍 RColorBrewer包提供了3套很好的配色方案.用户只需要指定配色方案的名称,就可以用包中的brewer.pal()函数生成颜色.这3套配色方案包括: 连续型Sequential(连续的):生成一系列连续渐变的颜色,通常用来标记连续型数值的大小. 离散型Diverging(离散的):生成用深色强调两端.浅色标示中部的系列颜色,可用来标记数据中的离群点. 极端型Qualitative(定性的):生成一系列彼此差异比较明显的颜色,通常用来标记分类数据. 在使…

Word2Vec 作者.脸书科学家 Mikolov 文本分类新作 fastText:方法简单,号称并不需要深度学习那样几小时或者几天的训练时间,在普通 CPU 上最快几十秒就可以训练模型,得到不错的结果. 1. fastText 原理 fastText 方法包含三部分:模型架构.层次 Softmax 和 N-gram 特征.下面我们一一介绍. 1.1 模型架构 fastText 模型架构如下图所示.fastText 模型输入一个词的序列(一段文本或者一句话),输出这个词序列属于不同类别的概率.序…

在同时有frame和Iframe的一个窗口里frame最大可以做个frameset的儿子,Iframe最大也只能做到frameset的孙子.frame的布局限于几种,Iframe想放哪里放哪里.frame的兄弟刷新和自己没关系,Iframe的爸爸刷新自己跟着刷新      哪个更好就得根据情况选择了 <FRAMESET> <FRAME> <NOFRAMES> <IFRAME> 欲明白本篇[HTML剖析]之标记分类请看 [标记一览]. 亦请先明白围堵标记与空标…

开源中国iOS客户端学习 续写前言 <开源中国iOS客户端学习>续写前系列博客    http://blog.csdn.net/column/details/xfzl-kykhd.html 开源中国iOS客户端学习——序 说到这款开源软件就得提到她的娘家了--开源中国社区: 开源中国社区简介:开源中国 www.oschina.net 成立于2008年8月,是目前中国最大的开源技术社区.传播开源的理念,推广开源项目,为 IT 开发者提供了一个发现.使用.并交流开源技术的平台.目前开源中国社区已收…

frame,iframe,frameset 的区别 <FRAMESET> <FRAME><NOFRAMES><IFRAME>欲明白本篇[HTML剖析]之标记分类请看 [标记一览].亦请先明白围堵标记与空标记的分别请看 [HTML概念]. ■ 框架概念 :所谓框架便是网页画面分成几个框窗,同时取得多个 URL.只需要 <FRAMESET> <FRAME> 即可,而所有框架标记需要放在一个总起的 html 档,这个档案只记录了该框架 如何…

logistic回归是统计学习中经典的分类方法,他属于对数线性模型.本博文主要给出logistic的c++实现,具体理论请读者自行google. 本文用到的数据集来自于一个医学网站,具体出处不记得了(非常歉意).数据的格式如下: 10009 1 0 0 1 0 1 10025 0 0 1 2 0 0 20035 0 0 1 0 0 1 20053 1 0 0 0 0 0 30627 1 0 1 2 0 0 30648 2 0 0 0 1 0 每行有7个列值,第一列是一个ID号,在具体操作中,忽略…