这是我来公司的第二周的一个小学习任务，下面是实现过程： 1.建立maven工程（方便管理jar包） 在pom.xml导入 jxl,mysql-connector 依赖 可以在maven仓库搜索 2.建立数据库连接类，数据库对应实体类 2.编写数据库表对应的实体类 ，get、set方法等 3.下面是编 ...
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数据库 时间：
2018-05-30 16:09:11
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特征选择是一个重要的数据预处理过程，在现实机器学习任务中，获得数据之后通常先进行特征选择，此后在训练学习器，如下图所示： 进行特征选择有两个很重要的原因： 避免维数灾难：能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的 ...
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2018-05-29 01:52:56
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在机器学习任务中，经常会对数据进行预处理．如尺度变换，标准化，二值化，正规化．至于采用哪种方法更有效，则与数据分布和采用算法有关．不同算法对数据的假设不同，可能需要不同的变换，而且有时无需进行变换，也可能得到相对更好的效果．因此推荐使用多种数据变换方式，用多个不同算法学习和测试，选择相对较好的变换方 ...
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编程语言 时间：
2018-05-19 21:22:23
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机器学习中的监督学习的任务重点在于，根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。 根据目标预测变量的类型不同，我们把监督学习的任务大体分为分类学习与回归预测两类。 监督学习 任务的基本架构流程：1首先准备训练数据 可以是文本 图像 音频等；2然后抽取所需要的特征，形成特征向量；3接着，把这些特 ...
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编程语言 时间：
2018-05-12 00:05:27
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sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，网址：http://scikit-learn.org/stable/index.html ，里面对一些常用的机器学习方法进行了封装，在进行机器学习任务时，并不需要每个人都实现所有的算法，只需要简单的调用sklearn里的模块就可以实现大多数 ...
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2018-05-09 19:42:27
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数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征选择是特种工程的重要组成部分，在现实任务中，获得数据之后通常先进性特征选择，用相关特征训练学习器。 特征选择的概念 相关特征：与当前学习任务相关的特征 无关特征：与当前学习任务无关的特征 特征选择：在不丢失重要特征的前提下，从给定... ...
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2018-04-30 15:32:40
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监督学习与无监督学习的区别_机器学习 最近发现很多人还是不能真正分清机器学习的学习方法，我以个人的愚见结合书本简单说一下这个 机器学习中，可以根据学习任务的不同，分为监督学习(Supervised Learning),无监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi S ...
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2018-04-28 21:05:38
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20165214 2017 2018 2 《Java程序设计》第七周学习总结 教材学习内容总结 11.1 介绍了如何下载MySQL社区版，我跟着流程下载成功了。 11.2 介绍了如何启动MySQL数据库服务器；可以使用 来修改密码。初始化成功后出现了data目录： 11.3 MySQL客户端管理工具 ...
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2018-04-15 20:59:10
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转载自：https://www.leiphone.com/news/201706/dTRE5ow9qBVLkZSY.html 数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的 ...
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2018-04-12 19:52:49
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学习任务 关联映射 inverse属性、cascade属性 单向的多对一、双向的一对多映射 多对多映射 关联关系 类与类之间最普遍的关系就是关联关系。 单向的关联 双向的关联 单向多对一关联 以Emp和Dept为例。 配置单向多对一关联 Emp类中需要添加Dept属性。 1.Dept类 2.Emp类 ...
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Web程序 时间：
2018-04-03 10:55:21
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