Description 51nod近日上线了用户满意度检测工具，使用高级人工智能算法，通过用户访问时间、鼠标轨迹等特征计算用户对于网站的满意程度。 现有的统计工具只能统计某一个窗口中，用户的满意程度的均值。夹克老爷想让你为统计工具添加一个新feature，即在统计均值的同时，计算窗口中满意程度的标准 ...
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2017-06-24 09:52:59
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决策树（decision tree）是一种基本的分类与回归方法。其表示的树型结构，能够觉得是if-else规则的集合。基本的长处是分类可读性好，速度快。一般会有三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的修剪。 决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两类：内部结点（ ...
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2017-06-23 22:10:14
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本文主要解说局部加权(线性)回归。在解说局部加权线性回归之前，先解说两个概念：欠拟合、过拟合。由此引出局部加权线性回归算法。 欠拟合、过拟合 例如以下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型。对训练数据拟合不够好，损失函数取值较大。如图中第二个模型，假设我们在线性模型上加一个新特征项，拟合结果就会好一 ...
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2017-06-23 14:17:27
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?? 内容概要¶ 训练集/測试集切割用于模型验证的缺点K折交叉验证是怎样克服之前的不足交叉验证怎样用于选择调节參数、选择模型、选择特征改善交叉验证 1. 模型验证回想¶ 进行模型验证的一个重要目的是要选出一个最合适的模型，对于监督学习而言，我们希望模型对于未知数据的泛化能力强，所以就须要模型验证这一 ...
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2017-06-23 14:14:54
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1- http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html ...
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2017-06-23 10:38:34
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1- 有4个主要步骤 http://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/4853263.html ...
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2017-06-23 10:38:01
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很多人在提到项目特征的时候，肯定能说出来很多内容，但是具体到在英国体系下，项目的特点有哪些，这些特点引申的内容又有什么深度的含义，这值得我们思考。以下将分为五篇文章来为大家阐述其特征。 项目具有临时性：很多人都知道项目组织是临时的，一旦结束，团队成员就随之回归到原来的部门。那么临时性又代表着什么呢。 ...
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2017-06-23 10:25:28
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运用贝叶斯公式（朴素贝叶斯假设每个特征每个特征都是独立的）可以解决的问题有，已知某些特征，用来判断某情况发生的可能性大小，设置可能性最大的情况作为预测值。 是一种监督算法。 广泛应用于垃圾邮件检测等等。 ...
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2017-06-22 23:56:13
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今天新提交了一次数据，总量达到10337个，本以为成绩会突飞猛进，没想到还是不如从前 但是已经找到人工鼠标轨迹的程序，有待完善，接下来兵分四路：找特征、决策树、完善人工轨迹程序，使其可以将生成的数据自动储存、还一个是Python面向对象。 为什么要学习Python面向对象，因为我发现现在接触的程序越 ...
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2017-06-22 23:53:31
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伪类和伪元素皆独立于文档结构。它们获取元素的途径也不是基于id、class、属性这些基础的元素特征，而是在处于特殊状态的元素（伪类），或者是元素中特别的内容（伪元素）。区别总结如下： css伪元素 (Pseudo-elements)：用于向某些选择器设置特殊效果，是对元素中的特定内容进行设置和操作， ...
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2017-06-22 19:11:25
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