衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据集而言 ,理所当然,其衡量标准可以是 但问题是,这个衡量标准和m相关. (当10000个样本误差累积是100,而1000个样本误差累积却达到了80,虽然80<100,但我们却不能说第二个模型优于第一个) 改进==> 对式子除以m,使得其与测试样本m无关  ->  但又有一个问题,之前算这个公式时为了保证其每项为

有这么一则故事:三个泥瓦匠在砌墙,一个人走过来,问他们在干什么. 第一个泥瓦匠没好气地说,你没看见吗?我在辛苦地砌墙呢.第二个回答,我们正在建一座高楼.第三个则洋溢着喜悦说,我们正在创造美好生活. 10年过去了,第一个人仍然在做泥瓦匠,第二个人成为了一名工程师,而第三个人则成为建筑公司的老板. 工作本身没有区别,为什么三个人的人生走向却大相径庭? 这就是格局的不同,造就了不同的结局. 所谓格局,就是一个人的眼界.胸襟.胆识等心理要素的内在布局.面对同样的情况,一开始的格局就决定了事情的走向,什么

摘要: 我的技术博客经常被流氓网站恶意爬取转载.请移步原文:http://www.cnblogs.com/hamhog/p/3907146.html,享受整齐的排版.有效的链接.正确的代码缩进.更好的阅读体验. 关于android:layout_weight到底是什么含义,在网上“越大所占比例越大”和“越大所占比例越小”两种说法都有.实际上这两种情况也都有. 例1:0dp <LinearLayout android:orientation="vertical" android:l

进程的休眠:Thread sleep(1000);//括号中以毫秒为单位 当main()运行完毕,即使在结束时时间片还没有用完,CPU也放弃此时间片,继续运行其他程序. Try{Thread.sleep(1000);} Catch(Exception e){e.printStackTrace(e);} T1.join()表示运行线程放弃执行权,进入阻塞状态. 当t1结束时,main()可以重新进入运行状态. T1.join实际上是把并发的线程编程并行运行. 线程的优先级:1-10,越大优先级越高

将Form的AlphaBlend属性设置为True,之后调整Form的AlphaBlendValue属性,255为不透明,数字越小透明度越大~~~想显示文字用lable就行哈~~~直接在窗体上写字就行了.Self.Canvas.TextOut(0, 0, 'Hello!');实在不行就将form的TransparentColor打开将form颜色设置好然后将form的颜色设置到TransparentColorValue 不要忘记将label的Transparent属性也打开

大家好,欢迎来到老胡的博客,今天我们继续了解设计模式中的职责链模式,这是一个比较简单的模式.跟往常一样,我们还是从一个真实世界的例子入手,这样大家也对这个模式的应用场景有更深刻的理解.   一个真实的栗子 作为上班族,相信大家对请假都不陌生,每个公司都有自己请假的流程,稍微讲究点的公司还会有细致的规定,比如,3天以内的假期,小组长有权力批准,3天以上的假期就要找更高级别的领导批准.这种制度就是典型的权力越大职责越大--毕竟,批长假的职责只在高级主管那里存在. 除了规定出这样细致的要求之外,大部分

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 1.选择最简单模型 如果不能满足: 增加参数,增加R**2 判断是否overfittiing 调整R方,BIC,AIC(选择较小BIC或AIC值)

在物联网时代,面对PB级的数据,企业将难以以一己之力完成基础设施的建设.物联网所产生的大量数据不仅会驱动现在的数据中心发生根本性的变化,同时也会驱动相关企业采用新的大数据策略. 物联网的价值在于数据:企业对数据的分析工作启动地越快,挖掘出的业务价值就越多.而大数据服务提供商的目的就是通过加大相关的投入,消除数据收集.管理的风险以及复杂性,让企业能够专注于物联网数据分析. 如果你想了解大数据的学习路线,想学习大数据知识以及需要免费的学习资料可以加群:784789432.欢迎你的加入.每天下午三点开

自从之前看的一篇讲Scrapy下载中间件的文章后,一直认为设置里下载中间件的优先级数值越小,越优先,最近要抓的网站反爬增强了,所以需要使用代理ip,但是由于使用的是免费代理以至于经常失效,需要对失效的代理进行删除并设置新的代理重新发出请求,但是我编写的中间件怎么也不会被执行,由此天降大坑,废话说了这么多,直接看优先级到底是怎么样的: 1.我们先编写两个下载中间件,如下图 2.设置两个中间件的优先级,如下图 3.执行结果,如下图 总结   我们可以看到A_MiddleWare的优先级值为300,B

Atitit图像识别的常用特征大总结attilax大总结 1.1. 常用的图像特征有颜色特征.纹理特征.形状特征.空间关系特征. 1 1.2. HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)1 1.3. (二)LBP特征 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子4 1.4. :它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D.

将一张图片存储在mysql中,并读取出来(BLOB数据:插入BLOB类型的数据必须使用PreparedStatement,因为插入BLOB类型的数据无法使用字符串拼写): ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ package com.lanqiao.javatest; import java.io.File

在我们日常使用Git的时候,一般比较小的项目,我们可能不会注意到.git 这个文件. 其实, .git文件主要用来记录每次提交的变动,当我们的项目越来越大的时候,我们发现 .git文件越来越大. 很大的可能是因为提交了大文件,如果你提交了大文件,那么即使你在之后的版本中将其删除,但是, 实际上,记录中的大文件仍然存在. 为什么呢?仔细想一想,虽然你在后面的版本中删除了大文件,但是Git是有版本倒退功能的吧,那么如果大文件不记录下来, git拿什么来给你回退呢?但是,.git文件越来越大导致的问题

Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) | 四号程序员 Python使用heapq实现小顶堆(TopK大).大顶堆(BtmK小) 4 Replies 需1求:给出N长的序列,求出TopK大的元素,使用小顶堆,heapq模块实现. view source print? 01 import heapq 02 import random 03   04 class TopkHeap(object): 05     def __init__(self, k): 06  

一.认识问题: 首先我们通过下面这个 测试程序 来认识这个问题:运行的环境 (有必要说明一下,不同环境会有不同的结果):32位 Windows XP,Sun JDK 1.6.0_18, eclipse 3.4,测试程序: Java代码   import java.util.concurrent.CountDownLatch; public class TestNativeOutOfMemoryError { public static void main(String[] args) { for

首席技术官应该考虑的网络安全问题 IT大咖说 - 大咖干货,不再错过   http://www.itdks.com/dakalive/detail/5523

当一个软件遇到了性能瓶颈时,首要的改进是软件功能重构,适当删除可能拖垮系统的业务需求.客户对“实时”相当感兴趣,然而又有几个使用者能够真正清楚什么地方应该是实时的?这一点同样体现在其它行业,生厂商想要降低生产成本,相比于对供应商的原料压价,提高生产率.改进制作工艺.优化生产线是更好的办法. 第二个应当改进的是软件结构,包括部署结构.数据存储结构.软件设计结构.软件设计本身就是一个从结构到行为的过程,能够产生什么样的行为是由它的结构决定的,一个优良的结构能够较为容易地让你定位到影响性能的关键点.小

精益软件研发的秘密 IT大咖说 - 大咖干货,不再错过   http://www.itdks.com/dakashuo/new/dakalive/detail/3662

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2018年国内大数据公司50强榜单排名已经公布了出来,大快以黑马之姿闯入50强,并摘得多项桂冠.Hanlp自然语言处理技术也荣膺了“2018中国数据星技术”奖.对这份榜单感兴趣的可以找一下看看.本篇承接上一篇<DKM平台监控参数说明>,继续就大快的大数据一体化处理架构中的平台监控参数进行介绍和说明.DKhadoop大数据处理平台架构的安装相关文章已经分享过,详细的内容可以找一下看看.在上一篇中已经就集群平均负载.集群磁盘使用情况.HDFS监控界面.Hbase监控界面等监控参数进行说明.今天就把