方式:QQ讨论组。(联系人QQ:3313395633)时间:2016-04-2820:00-22:00主题:重温OCS2007R2年代(带您回到6年前!)内容:您还记得OCS2007R2吗?你还想知道OCS2007R2有那些服务器角色吗?你还想知道如何实现OCS2007R2内部外部登录吗?你还想知道OCS2007R2如何实现电话集成吗?本次..
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2016-04-27 07:05:17
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FreeBuf公开课(直播课程):POWERSHELL内网渗透实例 ppt:http://static.freebuf.com/2015/09/powershell%E5%86%85%E7%BD%91%E6%B8%97%E9%80%8F_light_v2.01.pdf http://open.fre ...
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2016-04-23 18:09:47
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ORACLE 11.2.0.1升级到11.2.0.3 最近听了李光老师的关于oracle的升级公开课,深有感悟,之前一直想自己测试的,没有下定决心,这几天自己在虚拟机上测试了一下,测试的过程如下,当然这个只是一些基本的步骤,实际的生产环境我想比这个复杂的多了,但是不用急,慢慢来,循序渐进吧。。。 1 ...
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2016-04-22 23:54:40
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本次技术公开课将会给大家带来全方位的 Docker 实践,从监控之道到监控方案,让你了解到 Docker 实时性能状况,精准定位到性能薄弱的环节,从而优化应用,让监控之路不再迷茫。...
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2016-04-22 19:24:33
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(一)朴素贝叶斯多项式事件模型 在上篇笔记中,那个最基本的NB模型被称为多元伯努利事件模型(Multivariate Bernoulli Event Model,以下简称 NB-MBEM)。该模型有多种扩展,一种是在上一篇笔记中已经提到的每个分量的多值化,即将p(xi|y)由伯努利分布扩展到多项式分 ...
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2016-04-21 01:25:52
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(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法。其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之 ...
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2016-04-21 01:17:59
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本课内容: 1、线性回归 2、梯度下降 3、正规方程组 监督学习:告诉算法每个样本的正确答案,学习后的算法对新的输入也能输入正确的答案 1、线性回归 问题引入:假设有一房屋销售的数据如下: 引入通用符号: m =训练样本数 x =输入变量(特征) y =输出变量(目标变量) (x,y)—一个样本 i ...
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2016-04-21 01:16:14
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(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布。如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可;这种直接对问题 ...
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2016-04-21 01:15:01
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(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting)。如下图的左图。而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型。如下图的右图。 下面来讲一种非 ...
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2016-04-21 01:09:40
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优才学院独家高质量公开课视频,首次免费开放下载本套视频共106讲,为直播录制版,由优才学院CEO伍星老师、CTO刘志华老师等知名全栈讲师主讲,内容涵盖Web前端、Web后端、移动端、网络等方面知识。具体包含内容,详见目录↓下载地址http://dwz.cn/39rQ6F↙
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2016-04-20 15:13:03
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