模型表达（model regression） 1. 用于描述回归问题的标记 m 训练集（training set）中实例的数量 x 特征/输入变量 y 目标变量/输出变量 (x,y) 训练集中的实例 (x(i),y(i)) 第i个观察实例 h 机器学习算法中的解决方案和函数，即假设（hypothes ...
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2018-07-13 22:48:58
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6.1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数，而在分类问题中，比如二分类，希望输出的值是0或1，如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键。 6.2假说表示 其中： hθ（x）的作用是，对于给定的输入变量，根据选择的参数计算输出变量=1的可能性即hθ（x）=P(y=1|x;θ)。 6.3判定边 ...
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2018-07-01 23:07:30
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2.1模型表示 （１）监督学习中的回归问题案例房价预测 （２）监督算法的工作方式 案例中：ｍ表示训练集的数量，ｘ代表特征/输入变量，ｙ代表目标变量/输出变量，（ｘ,y）代表实例，（ｘ(i),y(i)）代表第ｉ个观察实例，ｈ代表假设/函数/输入到输出的映射。 （３）房价预测的一种表达方式：ｈ(Θ）＝Θ ...
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2018-06-26 00:44:13
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机器学习算法题 线性回归和逻辑回归的异同？ SVM和LR(逻辑回归)有什么不同？ 线性回归的输入变量和输出变量都是连续的，逻辑回归的输入变量是连续的，输出变量是类别（或者说是离散的、枚举的）。 SVM和LR一般都用于处理分类问题，不同的是二者的实现原理，SVM是以支持向量到分类平面的距离最大化为优化 ...
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2018-06-20 21:34:37
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过滤器本质是函数 作用: 不仅需要输出变量的值, 还需要修改变量的显示. 使用方式: 变量名|过滤器 常用内置过滤器: 字符串操作 safe：禁用转义 capitalize：把变量值的首字母转成大写，其余字母转小写 lower：把值转成小写 upper：把值转成大写 title：把值中的每个单词的首 ...
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2018-06-02 21:33:35
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1在js中只有两种作用域a：全局作用域b：函数作用域在ES6之前，js是没有块级作用域。首先来解释一下什么是没有块级作用域?所以此时 是可以打印输出变量a的值。2:什么是变量提升?在我们的js中，代码的执行时分两步走的，1、解析 2、一步一步执行那么变量提升就是变量声明会被提升到作用域的最顶上去，也就是该变量不管是在作用域的哪个地方声明的，都会提升到作作用域的最顶上去。那么上面这种写法其实等价于下
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Web程序 时间：
2018-05-24 00:08:08
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在Matlab里，有一个量化函数quantiz，其函数形式有以下三种: 输入变量： sig代表的是原始信号; codebook代表的是量化值的集合; partition是分割向量，代表对量化范围分割等级 。 输出变量： index代表的是按照分割向量构成的区间来划分等级，看原始信号属于哪个等级索引。 ...
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2018-05-23 22:16:38
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g++ -g ... gdb l 列出代码，回车键继续 break main / 行号 加断点 n 单步运行 s 单步运行（可进入函数） p 输出变量 p *array@len 输出数组 ...
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数据库 时间：
2018-05-23 20:36:35
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到GitHub上下载template.js库、引入到页面 以type="text/html" 这样指定javascript类型的是一种javascript模板渲染方法，在实际项目中，我们非常有用。 模板逻辑语法开始与结束的界定符号为<% 与%>，若<%后面紧跟=号则输出变量内容。 然后页面上就会展现 ...
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2018-05-19 17:01:14
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分类和决策树。 决策树是预测建模机器学习的一种重要算法。 决策树模型的表示是二叉树。这是算法和数据结构中的二叉树，没什么特别的。每个节点表示一个单独的输入变量(x)和该变量上的拆分点(假设变量为数值)。 树的叶节点包含一个输出变量(y)，用于进行预测。通过遍历树的分割，直到到达叶节点并输出叶节点的类 ...
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2018-05-18 00:35:08
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