摘要 机器学习算法分类:监督学习.半监督学习.无监督学习.强化学习 基本的机器学习算法:线性回归.支持向量机(SVM).最近邻居(KNN).逻辑回归.决策树.k平均.随机森林.朴素贝叶斯.降维.梯度增强 公式.图示.案例 机器学习算法分类 机器学习算法大致可以分为: 监督学习 | Supervised learning 半监督学习 | Semi-supervised learning 无监督学习 | Unsupervised learning 强化学习 | Reinforcement learn

EDADS系统包含了众多的时序模型和异常检测模型,这些模型的处理会输入很多参数,若仅使用默认的参数,那么时序模型预测的准确率将无法提高,异常检测模型的误报率也无法降低,甚至针对某些时间序列这些模型将无法使用. 若想有效地使用EGADS系统,那么必须了解EGADS系统的核心算法思想,并据此调优模型参数,来提高异常检测的准确率.降低误报率. 笔者通过阅读EDADS系统的TimeSeries模型和AnomalyDetection模型的源码,整理了模型的处理流程和常用算法的核心思想.如本文有理解错误之处

<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书前言的内容请看链接<深入理解SPARK:核心思想与源码分析>一书正式出版上市 <深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书第一章的内容请看链接<第1章 环境准备> 本文主要展示本书的第2章内容: Spark设计理念与基本架构 “若夫乘天地之正,而御六气之辩,以游无穷者,彼且恶乎待哉?” ——<庄子·逍遥游> n  本章导读: 上一章,介绍了Spark环境的搭建,为方便读者学习Spark做好准备.本章

1 引言   当今时代,信息技术和计算机互联网飞速发展,在此背景下,多媒体信息已成为人类获取信息的最主要载体,同时也成为电子信息领域技术开发和研究的热点.多媒体信息经数字化处理后具有易于加密.抗干扰能力强.可再生中继等优点,但同时也伴随海量数据的产生,这对信息存储设备及通信网络均提出了很高要求,从而成为阻碍人们有效获取和使用信息的重大瓶颈. 因此研究高效的多媒体数据压缩编码方法,以压缩形式存储和传输数字化的多媒体信息具有重要意义.作为多媒体技术的核心及关键,多媒体数据压缩编码近年来在技术及应用方

近些年,随着实时通信技术的发展,在线会议逐渐成为人们工作中不可或缺的重要办公工具,据不完全统计,线上会议中约有 75% 为纯语音会议,即无需开启摄像头和屏幕共享功能,此时会议中的语音质量和清晰度对线上会议的体验便至关重要. 作者|七琦 审校|泰一 前言 在现实生活中,会议所处的环境是极具多样性的,包括开阔的嘈杂环境.瞬时非平稳的键盘敲击声音等,这些对传统的基于信号处理的语音前端增强算法提出了很大的挑战.与此同时伴随着数据驱动类算法的快速发展,学界 [1] 和工业界 [2,3,4] 逐渐涌现出了深

总结于 <鸟哥的 Linux 私房菜 - 基础学习篇> ,图片也来自于此. 核心思想 目录树结构(directory tree) Linux 系统是基于目录树结构的,这是它的核心思想.目录,即文件夹.Linux 系统相当于一个文件夹,Linux 系统的所有数据要么对应一个文件夹,要么就是一个文件.比如,你新建一个用户,其实就是新建了一个文件夹.一个用户对应一个文件夹.目录树结构: 上图中 长方形是文件夹, 波浪形是文件,根目录是 / .这个 / 很巧妙,在 macOS 中,假设你下载文件 te

依赖注入是面型接口编程的一种体现,是Spring的核心思想.事实上依赖注入并不是什么高深的技术, 只是被Sping这么以包装就显得有些神秘. 如上代码清单所示,Coder使用Java语言打印helloworld字符串, 在这里它不但依赖Language接口, 还依赖Java类,这使得它和Java类耦合在一起.要消除这种依赖或者说解耦很容易. 我们给Coder类增加了设置具体语言的方法,使得Coder类只依赖Language接口而不依赖具体的语言实现,换言之,Coder类和具体的语言解耦了,此时我

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自己牺牲了7个月的周末和下班空闲时间,通过研究Spark源码和原理,总结整理的<深入理解Spark:核心思想与源码分析>一书现在已经正式出版上市,目前亚马逊.京东.当当.天猫等网站均有销售,欢迎感兴趣的同学购买.我开始研究源码时的Spark版本是1.2.0,经过7个多月的研究和出版社近4个月的流程,Spark自身的版本迭代也很快,如今最新已经是1.6.0.目前市面上另外2本源码研究的Spark书籍的版本分别是0.9.0版本和1.2.0版本,看来这些书的作者都与我一样,遇到了这种问题.由于研究和

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本课题隶属于学校的创新性课题研究项目.2012年就已经做完了,今天一并拿来发表.   目录: --基于谱减法的语音信号增强算法..................................................................... 1 一:语音增强技术概述........................................................................................ 3 二:语音增强的目的.....

转:http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/7566518 hibernate是一个采用ORM(Object/Relation Mapping对象关系映射)机制持久层的开源框架 其主要核心思想是面向对象,而非面向过程,而这个面向对象则主要通过ORM实现. ORM是将表与表之间的操作,映射成对象和对象之间的操作,就是通过操作实体类来达到操作表的目的.从数据库提取的数据会自动按你设置的映射要求封装成特定的对象.之后你就可以通过对对象进行操作来

hadoop的核心思想 1.1.1. hadoop的核心思想 Hadoop包括两大核心,分布式存储系统和分布式计算系统. 1.1.1.1. 分布式存储 为什么数据需要存储在分布式的系统中哪,难道单一的计算机存储不了吗,难道现在的几个TB的硬盘装不下这些数据吗?事实上,确实装不下.比如,很多 的电信通话记录就存储在很多台服务器的很多硬盘中.那么,要处理这么多数据,必须从一台一台服务器分别读取数据和写入数据,太麻烦了! 我们希望有一种文件系统,可以管辖很多服务器用于存储数据.通过这个文件系统存储数据

IOC(Inversion of Control)即控制反转,是在面试或平常交流中经常遇到了词汇:我也曾经仿照Spring,利用JDK的反射和动态代理实现了一个简单的IOC框架,感觉算是知其然也知其所以然了:但如果问我Spring的IOC之所以流行的原因是什么,或者说IOC的好处和核心原理是什么,还真是一下子回答不出来. IOC作为一种设计模式,首先想到其实现了组件的解耦及代码复用.如果是初学者,在类A里调用类B的方法,一般就直接new B()写死在代码中,如果哪一天不用B了,改用C,只能在pr

一:MVVM框架 MVVM框架的应用场景:  1.针对具有复杂交互逻辑的前端应用 2.提供基础的架构抽象 3.提供ajax数据持久化,保证前端用户体验 二:vue.js的核心思想 (一):数据驱动 (二):数据响应原理 (三):组件化 (四)组件设计原则 1:页面上每个独立的可视/可交互区域视为一个组件 2:每个组件对应一个工程目录,组件所需要的各种资源在这个目录下就近维护 3:页面只不过是组件的容器,组件可以嵌套自由组合形成完整的页面

python中 and 和 or 运算的核心思想 --- 短路逻辑 1. 包含一个逻辑运算符 首先从基本的概念着手,python中哪些对象会被当成 False 呢?而哪些又是 True 呢? 在Python中,None.任何数值类型中的0.空字符串"".空元组().空列表[].空字典{}都被当作False,还有自定义类型,如果实现了 __ nonzero __ () 或 __ len __ () 方法且方法返回 0 或False,则其实例也被当作False,其他对象均为True. 下面

服务器端的 Node.js 遵循 CommonJS规范,该规范的核心思想是允许模块通过 require 方法来同步加载所要依赖的其他模块,然后通过 exports 或 module.exports 来导出需要暴露的接口.

通常来说,我们可以从两个方面来提高一个预测模型的准确性:完善特征工程(feature engineering)或是直接使用Boosting算法.通过大量数据科学竞赛的试炼,我们可以发现人们更钟爱于Boosting算法,这是因为和其他方法相比,它在产生类似的结果时往往更加节约时间. Boosting算法有很多种,比如梯度推进(Gradient Boosting).XGBoost.AdaBoost.Gentle Boost等等.每一种算法都有自己不同的理论基础,通过对它们进行运用,算法之间细微的差别

Spring有三大核心思想,分别是控制反转(IOC,Inversion Of Controller),依赖注入(DI,Dependency Injection)和面向切面编程(AOP,Aspect Oriented Programming). 这里只说前两个核心思想,最后一个下次再说(手动滑稽). 控制反转(IOC,Inversion Of Controller) 控制反转不是什么技术,而是一种设计思想.在Java开发中,IOC意味着将你设计好的对象交给容器控制,而不是传统的在你的对象内部直接控

这是一篇2010年比较古老的文章了,是在QQ群里一位群友提到的,无聊下载看了下,其实也没有啥高深的理论,抽空实现了下,虽然不高大上,还是花了点时间和心思优化了代码,既然这样,就顺便分享下优化的思路和经历. 文章的名字为:Contrast image correction method,由于本人博客的后台文件已经快超过博客园所容许的最大空间,这里就不直接上传文章了,大家可以直接点我提供的链接下载. 文章的核心就是对普通的伽马校正做改进和扩展,一般来说,伽马校正具有以下的标准形式: 其中I(i,j)