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搜索关键字:建立模型    ( 244个结果
交叉验证(Cross Validation)原理小结
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集,用训练集来训练模型,用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓 ...
分类:其他好文   时间:2017-05-03 17:31:06    阅读次数:137
游戏制作大致流程粗谈之二
上次讲到了游戏原画的制作,在原画师完成原画的创作后,负责建模的同学便需要通过建模工具对原画进行建模,包括游戏的人物模型,场景,物品,等等等等, 游戏建模大致流程如下:1.建立模型 2.UV展开 3.绘制贴图 4.骨骼动画,同时还需要进行编辑的有模型的碰撞体积等等,然后用贴图对模型进行渲染,同时修改 ...
分类:其他好文   时间:2017-04-23 11:57:02    阅读次数:173
多元线性回归分析浅谈
回归分析方法说白了就是处理多个变量相互依赖关系的一种数理统计方法(之前并没学过数理统计,恶补了一下,挺爽的~)。这篇随笔中主要运用了线性代数和数理统计知识,欢迎各方大佬指正,错误之处,不胜感激。 一.建立模型 这里我们假定研究变量Y与x1,x2,x3……xm,m个变量之间的相互依赖关系。采取现实生活 ...
分类:其他好文   时间:2017-04-14 18:47:21    阅读次数:234
YII2.0自带分页
普通分页 1.建立模型 参考前几篇的内容。 2.控制器层 1)先引用分页类Pagination use app\models\Position; use yii\data\Pagination; 2) 写自己的方法: public function actionPositionList(){ //分... ...
分类:其他好文   时间:2017-04-08 12:14:10    阅读次数:147
交叉验证(Cross Validation)原理小结
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证,顾名思义,就是重复的使用数据,把得到的样本数据进行切分,组合为不同的训练集和测试集,用训练集来训练模型,用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集,某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本,即所谓 ...
分类:其他好文   时间:2017-04-05 22:13:50    阅读次数:170
Python 文本相似度分析
环境 Anaconda3 Python 3.6, Window 64bit 目的 利用 jieba 进行分词,关键词提取 利用gensim下面的corpora,models,similarities 进行语料库建立,模型tfidf算法,稀疏矩阵相似度分析 代码 # -*- coding: utf-8 ...
分类:编程语言   时间:2017-03-29 21:02:54    阅读次数:411
读书笔记 effective c++ Item 32 确保public继承建立“is-a”模型
1. 何为public继承的”is-a”关系 在C++面向对象准则中最重要的准则是:public继承意味着“is-a”。记住这个准则。 如果你实现一个类D(derived)public继承自类B(base),你在告诉c++编译器(也在告诉代码阅读者),每个类型D的对象也是一个类型B的对象,反过来说是 ...
分类:编程语言   时间:2017-03-14 23:48:28    阅读次数:330
框架学习Struts2之HelloWord
一、概述 Struts2是基于MVC设计模式的web应用框架,它本质上相当于一个servlet,在MVC设计模式中,Struts作为控制器(Controller)来建立模型与视图之间的数据交互。Struts2是Struts1的下一代产品,是在WebWork技术基础上进行合并的全新的框架,其全新的体系 ...
分类:其他好文   时间:2017-03-05 22:57:01    阅读次数:212
struts2学习笔记之一:基本简介
Struts2是一个基于MVC设计模式的Web应用框架,它本质上相当于一个Servlet,在MVC设计模式中,Struts2作为控制器来建立模型与视图的数据交互(所有的访问都会被控制器操作控制) Struts2是Struts1的下一代产品,但是它们之间差别很大.Struts2是在WebWork和st ...
分类:其他好文   时间:2016-12-24 11:31:34    阅读次数:103
数据挖掘标准流程规范
1、定义目标 调研业务目标 评析环境 确定挖掘目标 制定计划2、数据理解 收集原始数据 探索数据 检验数据质量3、数据准备 数据选取 抽取建模数据 数据预处理4、建立模型 选择建模技术 建立模型 评估和改进模型 模型评价5、部署实施 制定实施计划 模型实施 项目总结和评价 ...
分类:其他好文   时间:2016-12-12 19:47:43    阅读次数:191
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