Scrum有三个属性：轻量级、简单易懂、十分难以掌握。 Scrum依赖固定节奏的迭代周期，称为Sprint，每个Sprint以计划会议开始。Scrum的特征是团队内外的反馈和透明，它的短周期和协同的本质使其相当适应于快速变化或者有紧急需求的项目。 Scrum框架：3种工件：产品backlog、Spr ...
分类：
其他好文 时间：
2017-11-01 11:06:17
阅读次数：
128
前言在之前一些文章的讨论中，通过一些例子我们可以发现（主要是关于决策树或随机森林的相关内容）其实并不是样本的所有属性可能都是那么得重要，只要不是同等重要，特别是在分类问题上可能可以去除一些属性或特征（一般决策树需要进行剪枝，其实剪枝的原因就在于此）依然能够..
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 23:52:10
阅读次数：
264
VectorIndexer： 倘若所有特征都已经被组织在一个向量中，又想对其中某些单个分量进行处理时，Spark ML提供了VectorIndexer类来解决向量数据集中的类别性特征转换。 通过为其提供maxCategories超参数，它可以自动识别哪些特征是类别型的，并且将原始值转换为类别索引。它 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 22:19:51
阅读次数：
196
提起spring事务，就会让人联想起四大基本特征，五个隔离级别，七大传播特性。相信大多数人都知道这些东西，但是知道是一回事情，能用好真的是另一回事了。在使用Spring事务的时候，我曾遇到过几个比较严肃的问题，在这里我做一个自我总结。 问题一、 propagation.NESTED和propagat ...
分类：
编程语言 时间：
2017-10-31 22:16:20
阅读次数：
247
一、One-Hot Encoding One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用位状态寄存器来对个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。 在实际的机器学习的应用任务中，特征有时候并不总是连续值，有可能是一些分类值，如性别可分为“male”和“female”。 ...
分类：
Web程序 时间：
2017-10-31 21:36:39
阅读次数：
287
一：引言在前面我们谈论到的算法都是在给定x的情况下直接对p(y|x;Θ)进行建模。例如，逻辑回归利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;Θ)建模。现在考虑这样一个分类问题，我们想根据一些特征来区别动物是大象(y=1)还是狗(y=0)。给定了这样一个训练集，逻辑回归或感知机算法要做的就是去找到一... ...
分类：
编程语言 时间：
2017-10-31 20:41:32
阅读次数：
207
结果： + + + +| id|label|label_index|+ + + +| 0| log| 0.0|| 1| text| 1.0|| 2| text| 1.0|| 3| soyo| 2.0|| 4| text| 1.0|| 5| log| 0.0|| 6| log| 0.0|| 7| lo ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 20:15:27
阅读次数：
156
rcnn:看作分类问题，算法的组合：候选框+卷积提取特征+svm分类 候选框是借用外来的方案，深度学习只是用来提取特征，分类是svm算法，所以不是端到端的方案 1：边缘策略，先根据图像像素之间的关系聚类得到很多的候选框，这部分有很多的方案，比如：selectivesearch 2：根据得到的候选框， ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 17:36:41
阅读次数：
163
0.相关概念 分类器：分类器就是给定一个样本的数据，判定这个样本属于哪个类别的算法。例如在股票涨跌预测中，我们认为前一天的交易量和收盘价对于第二天的涨跌是有影响的，那么分类器就是通过样本的交易量和收盘价预测第二天的涨跌情况的算法。 特征：在分类问题中，输入到分类器中的数据叫做特征。以上面的股票涨跌预 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 15:53:13
阅读次数：
211
安吉白茶外形挺直略扁，形如兰蕙；色泽翠绿，白毫显露；叶芽如金镶碧鞘，内裹银箭，十分可人。 冲泡后，清香高扬且持久。滋味鲜爽，饮毕，唇齿留香，回味甘而生津。 叶底嫩绿明亮，芽叶朵朵可辨。 安吉白茶还有一种异于其它绿茶之独特韵味，即含有一丝清泠如“淡竹积雪”的奇逸之香。 茶叶品级越高，此香越清纯，这或许 ...
分类：
其他好文 时间：
2017-10-31 15:26:55
阅读次数：
141
