在UML类图中，常见的有以下几种关系:泛化（Generalization）,实现（Realization），关联（Association)，聚合（Aggregation），组合(Composition)，依赖(Dependency)1.泛化（Generalization）【泛化关系】：是一种继承关系...
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2015-06-17 14:52:44
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UML中类与类，已经类与接口，接口与接口的关系有：泛化（generalization），关联（association），依赖（dependency），实现（realization）这几种。泛化（generalization）关系时指一个类（子类、子接口）继承另外一个类（称为父类、父接口）的功能，并可...
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2015-06-12 14:45:13
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特征选取是机器学习领域非常重要的一个方向。主要有两个功能：（1）减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合（2）增强度特征和特征值之间的理解几种常用的特征选取方法一、去掉取值变化小的特征考察某个特征下，样本的方差值，可以人为给定一个阈值，抛开那些小于这个阈值的特征。二、单变量特征选择单变量特...
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2015-06-11 18:49:59
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在UML类图中，常见的有以下几种关系:泛化（Generalization）,实现（Realization），关联（Association)，聚合（Aggregation），组合(Composition)，依赖(Dependency)1.泛化（Generalization）【泛化关系】：是一种继承关系...
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2015-06-08 11:14:28
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文章目录如下：一、类图画法二、类之间的几种关系：泛化（Generalization）、实现（Realization）、关联（Association）（又分一般关联、聚合（Aggregation）、组合（Composition））、依赖（Dependency）一、类图画法1、 类图的概念A、显示出类、...
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2015-06-06 19:23:10
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在UML类图中，常见的有以下几种关系:泛化（Generalization）,实现（Realization），关联（Association)，聚合（Aggregation），组合(Composition)，依赖(Dependency)1.泛化（Generalization）【泛化关系】：是一种继承关....
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2015-06-02 19:38:49
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RBF网络能够逼近任意非线性的函数。可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学
习速度。当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。
由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢，比如BP网络。如果对于
输入空间的某个局部区域只有少数几个连接权值影响输出，则该网络称为局部逼近网络，...
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2015-06-02 17:54:08
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在机器学习中，无论是分类还是回归，都可能存在由于特征过多而导致的过拟合问题。当然解决的办法有
（1）减少特征，留取最重要的特征。
（2）惩罚不重要的特征的权重。
但是通常情况下，我们不知道应该惩罚哪些特征的权重取值。通过正则化方法可以防止过拟合，提高泛化能力。
先来看看L2正则化方法。对于之前梯度下降讲到的损失函数来说，在代价函数后面加上一个正则化项，得到...
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2015-05-30 13:35:15
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UML面向对象分析与设计试题2008-B卷UML图中类之间的关系:依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现提交APPStore流程http://www.360doc.com/content/15/0203/15/19663521_445974056.shtml
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2015-05-29 19:53:03
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径向基函数（RBF）神经网络RBF网络能够逼近任意的非线性函数，可以处理系统内的难以解析的规律性，具有良好的泛化能力，并有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。简单说明一下为什么RBF网络学习收敛得比较快。当...
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2015-05-29 11:45:18
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