一般的处理方式，是建立一个正则表达式列表，依次尝试匹配，成功则返回，这种方式往往会遇到性能问题 同样的样本数据， 用传统的newlogp方式仅做re部分，用hp做先定位后匹配，后者有明显的优势 ubuntu@VM-0-13-ubuntu:~/highperf_re$ time python norm ...
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2020-05-13 00:26:43
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手把手使用numpy搭建卷积神经网络 主要内容来自DeepLearning.AI的卷积神经网络 本文使用numpy实现卷积层和池化层，包括前向传播和反向传播过程。 在具体描述之前，先对使用符号做定义。 上标[I]表示神经网络的第Ith层。 $a^{[4]}$表示第4层神经网络的激活值；$W^{[5] ...
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2020-05-13 00:23:59
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别： 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。 在分类中，已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记 ...
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2020-05-11 18:51:44
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类：根据一些给定的已知类别标号的样本，训练某种学习机器（即得到某种目标函数），使它能够对未知类别的样本进行分类。 聚类：聚类的时候，我们并不关心某一类是什么，我们需要实现的目标只是把相似的东 ...
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2020-05-11 15:47:05
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系：分类与聚类都是通过预处理使得数据能基于一个分析目标而被整理。 区别：分类是有监督，靠的是学习； 聚类无监督，靠的是启发式搜索。 简述什么是监督学习与无监督学习。 有监督学习：事先知道训练样本的标签，通过挖掘将属于不同类别 ...
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2020-05-10 19:00:37
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串行生成，只适用二分类（做回归用别的更新公式？） 工作机制： 先从初始训练集中学习一个基学习器 根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，做错的提高权重，对的降低权重 基于调整后的样本分布来训练下一个基学习器 如此反复，直到基学习器数目达到T，最终将这T个基学习器进行加权结合 对训练样本分布调整，主 ...
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2020-05-10 14:50:40
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circos 是一款perl 语言开发的画图软件，提供了染色体相关数据的一种可视化方式。其制作的图表精美，被科研工作者广泛使用。Circos可以对染色体相关数据进行可视化，以每条染色体为一个扇区，组成一个圆形，如图1所示。也可以对其他表格形式的数据进行可视化，以每个样本作为扇区，以其上的特征作为图形 ...
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2020-05-10 13:07:50
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有关placeholder在ie9中的一点折腾。 placeholder属性定义： placeholder 属性规定可描述输入字段预期值的简短的提示信息（比如：一个样本值或者预期格式的短描述）。 问题来源： placeholder属性给予了用户很友好的提示，但是在老版本的浏览器中就不会起作用（Int ...
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2020-05-10 12:59:07
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 分类就是按照数据的属性给对象贴上标签，再根据标签来分类，属于无监督学习，聚类就是指事先定义好类别，然后通过某种度量（比如距离）将他们分类。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使 ...
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2020-05-07 22:34:35
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。 在分类中，已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习：根据已有的数 ...
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2020-05-07 17:03:48
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