监督学习（supervised learning）：叫监督学习的原因是因为我们告诉了算法，我们想要预测什么。所谓监督，其实就是我们的意愿是否能直接作用于预测结果。典型代表：分类（classification）和回归（regression）。非监督学习（unsupervised learning）：在...
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2014-12-21 00:39:40
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先回归下SS的运行环境我们接续前文，说明一下ServiceStack.Examples中的实用经典的代码（下面的代码是更新成新版写法后的）：publicobjectAny(GetUsersrequest)
{
using(vardbConn=ConnectionFactory.OpenDbConnection())
{
varusers=newList<User>();
if(request.UserId..
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2014-12-20 18:25:36
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决策书既可以用于分类也可以用于回归分析，本文的决策书仅针对与分类一、基本知识1、什么是分类决策树？ 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。由结点和有向边组成，结点分为内部结点和叶结点，内部结点表示特征，叶节点表示类，有向边则表示某一个特征的取值2、分类决策树学习算法的过程？（1）特征选....
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2014-12-19 13:03:04
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需求：自定义一个ViewGroup，实现可以下拉刷新的功能。下拉一定距离后（下拉时显示的界面可以自定义任何复杂的界面）释放手指可以回调刷新的功能，用户处理完刷新的内容后，可以调用方法onCompleteRefresh()通知刷新完毕，然后回归正常状态。效果如下：
源代码：RefreshableView（https://github.com/wangjiegulu/Refreshab...
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2014-12-18 22:20:41
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Hypothesis function假设我们有一组房子面积和房价之间的关系的数据，并以面积作为横坐标，房价作为纵坐标把它画出来，有了这样的数据以后，假设给你一个房子的面积，要如何预测房子的价格呢？ 一种很直观的方法是使用训练数据拟合出一条直线出来，在线性回归里我们称为Hypothes...
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2014-12-18 18:36:15
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在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签可以取两个以上的值。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。Softmax回归是有监督的，不过后面也会介绍它与...
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2014-12-18 16:54:12
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一：交叉验证（crossvalidation）（附实验的三种方法）方法简介
（1） 定义：交叉验证(Cross-validation)主要用于建模应用中，例如PCR（Principal Component Regression） 、PLS（Partial
least squares regression）回归建模中。在给定的建模样本中，拿出大部分样本进行建模型，留小部分样本用刚建立的...
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2014-12-18 11:59:28
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第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 Y=WX ...
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2014-12-17 18:11:42
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KNN（K Nearest Neighbors,K近邻 ）算法是机器学习所有算法中理论最简单，最好理解的一种监督学习算法。KNN是一种基于实例的学习，通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离，然后选取K（K>=1）个距离最近的邻居进行分类判断（投票法）或者回归。使用KNN算法时我们必须有接近实际数据的训练样本数据。K-近邻算法必须保存全部数据集，如果训练数据集的很大，必须使用大量的存储空间。此外,由于必须对数据集中的每个数据计算距离值，实际使用时可能非常耗时。k-近邻算法的另一个缺陷是它无法给出任何数据的基...
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编程语言 时间：
2014-12-16 21:04:43
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好久没搞流媒体了，最近又回归了，已经把live555代理服务器更新到最新的live555代码（V0.82）。改进了一大坨问题，还去掉了一个类，代码更精简了。改进了命令行参数格式，只要这样：rtsp://proxy-server-addr:port/proxy?rtsp://source-rtsp-server-addr:port/123.264就行了。“?”后面就是标准的RTSP地址格式，可以放入...
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2014-12-16 17:12:16
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