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搜索关键字:决策    ( 4668个结果
机器学习【1】概念
机器学习就是把无序的数据转换成有用的信息。 机器学习的主要任务就是分类,通过通过训练数据训练算法,最终可以将实际的数据分到合适的类别中 监督学习算法:预测目标变量的值 k-means算法,线性回归 朴素贝叶斯算法,局部加权线性回归 支持向量机,ridge回归 决策树,lasso最小回归系数估计 无监督学习算法:不需要预测目标变量的值 k-均值,最大期望算法 DBS...
分类:其他好文   时间:2014-08-22 14:28:59    阅读次数:340
Andrew Ng机器学习公开课笔记–Reinforcement Learning and Control
网易公开课,第16课 notes,12 前面的supervised learning,对于一个指定的x可以明确告诉你,正确的y是什么 但某些sequential decision making问题,比如下棋或直升机自动驾驶 无法确切知道,下一步怎么样是正确的,因为这是一个连续和序列化的决策,比如直到...
分类:其他好文   时间:2014-08-21 18:43:24    阅读次数:271
数据的局限:大数据分析不能告诉你什么
咨询师Barry Devlin介绍了一些人们因为统计数据分析不当而误解风险的案例,同时阐述了为什么业务决策不能完全由数据驱动。他提醒企业要清醒认识数据科学家的阴谋,同时接受普通业务人员的天真想法。 大数据分析的拥护者竭尽全力地鼓吹“数据驱动”,明智的人应该谨慎对待,并明确两个问题。一,业务人员...
分类:其他好文   时间:2014-08-21 16:51:24    阅读次数:330
动态规划和贪心算法的区别
这是转别人的,待会我会自己总结动态规划和贪心算法的区别动态规划和贪心算法都是一种递推算法 均有局部最优解来推导全局最优解 不同点: 贪心算法: 1.贪心算法中,作出的每步贪心决策都无法改变,因为贪心策略是由上一步的最优解推导下一步的最优解,而上一部之前的最优解则不作保留。 2.由(1)中的介绍,可以...
分类:其他好文   时间:2014-08-21 02:42:53    阅读次数:208
用python做采集时相对路径转换成绝对路径
采集时,有时候需要采集图片,但某些网站的图片提供的相对地址,最好转换成绝对地址在scrapy中有如下的解决策略http://stackoverflow.com/questions/6499603/python-scrapy-convert-relative-paths-to-absolute-pathshttp://stackoverflow.com/questions/19970015/scrapy-item-..
分类:编程语言   时间:2014-08-20 16:38:23    阅读次数:239
大数据时代下EDM邮件营销的变革
最近的一项研究表明,中国800强企业当中超过一半的企业仍然使用过去的经验和直觉进行决策。只有11%的企业用数据来支持这些决定,而“数据”在这些企业中仍是不重要的资源。
分类:其他好文   时间:2014-08-20 14:02:12    阅读次数:156
springSecurity
如下图是Spring Security的主要组件图(摘自《Spring in Action》):实现过程: 编写一个filter,实现"认证管理","决策管理","授权管理",即可.
分类:编程语言   时间:2014-08-20 01:23:25    阅读次数:198
架构师的职责
架构师这个角色在任何软件开发项目中都是最有挑战性的。1. 架构师的领导与决策能力首先,架构师是一位技术领导,这意味着架构师除了拥有专门的技能外,还必须拥有领导能力,领导能力也要能体现在组织中的职位上。从职位上来讲,架构师是项目中的技术领导,应该拥有进行技术决策的权威。不过,很多时候架构师和项目经理的...
分类:其他好文   时间:2014-08-19 12:34:44    阅读次数:162
第四章关键的构建决策(代码大全2)
一旦你能确定 “构建”的基础已经打好,那么准备工作就转变为针对特定“构建”的决策了。第3章“三思而后行:前期准备”讨论了设计蓝图和建筑许可证在软件业务里的等价物。你可能对那些准备工作没有多少发言权,所以在第3章关注的焦点是确定“当构建开始后你需要做什么”。本章关注的焦点是程序员和技术带头人个人必.....
分类:其他好文   时间:2014-08-19 10:48:44    阅读次数:189
机器学习实战笔记7(Adaboost)
1:简单概念描述        Adaboost是一种弱学习算法到强学习算法,这里的弱和强学习算法,指的当然都是分类器,首先我们需要简单介绍几个概念。 1:弱学习器:在二分情况下弱分类器的错误率会高于50%。其实任意的分类器都可以做为弱分类器,比如之前介绍的KNN、决策树、Naïve Bayes、logiostic回归和SVM都可以。这里我们采用的弱分类器是单层决策树,它是一个单节点的决策树。...
分类:其他好文   时间:2014-08-18 22:07:03    阅读次数:334
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