原创 機器學習--隨機森林
模型思想 隨機森林是集成學習的一種，集成多個弱學習器形成一個強學習器。弱學習器要求是好而不同，具有一定的準確性和多樣性，多個學習器集成產生更好的效果。 對於迴歸問題：簡單平均法。 對於分類問題：簡單投票法。 Bagging 爲
2020-06-13 22:15:59
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原创 機器學習--SVM支持向量機
SVM思想 SVM用於解決二分類的問題（也可以擴展到解決多分類問題和迴歸問題），它的思想是在特徵的向量空間中找到一個分界超平面，使得離超平面最近的點儘可能的大，這些距離超平面最近的點也稱爲支持向量。 SVM算法過程 點到平面的距離
2020-06-13 22:15:59
原创 tensorflow--基礎知識
目錄 1 基本概念 2 批標準化BN 3 優化方法 1 基本概念 圖(Graph):圖描述了計算的過程，TensorFlow使用圖來表示計 算任務。 張量(Tensor):TensorFlow使用tensor表示數據。每個T
2020-06-13 22:15:59
原创 SpringBoot 之 IOC
1、IoC的作用 IoC（控制反轉），主要的作用就是降低代碼之間的耦合程度。 2、Bean的裝配 使用Spring boot生成對象需要幾個步驟： 1、爲需要生成對象的類打上@Component的註解標記，這些類會被放到IoC容器
2020-06-13 22:15:59
原创 機器學習--迴歸算法
算法 線性迴歸(連續) 目標函數推導 預測值與誤差： y(i)=θTx(i)+εi 由中心極限定理可知，誤差服從正態分佈： p(εi)=12π√σexp(−(εi)22σ2) 帶入可得： p(εi)=12π√σexp(−
2020-02-25 23:28:41
原创 Docker基礎--天池Docker入門
Docker基礎 1、Docer基礎概念 鏡像（Images）：就是靜態的文件系統，裏面有源代碼、依賴的庫、配置文件等，類似於github下載的代碼包，但是是一個完整的系統，可以直接運行。可以用docker images查看系統
2020-02-25 23:28:41
原创 Spark 實現常用的map reduce功能 (Java版本)
記錄利用spark core的函數，完成一些map reduce功能的練習，spark core有Transformation和Action兩種算子，Transformation完成中間轉變過程，不會把運算真的算出來，Action
2019-07-30 09:45:01
原创 歸併排序練習題（Java）
1、算法原理： 首先歸併排序的基本是將兩個數組合並，將兩個有序的數組合併爲一個有序的數組，需要一個額外的輔助數組，例如a、b數組，合併爲c c[0] 是 a[0] 和 b[0] 中較小的數，假設是a[0]，然後a數組的指針加1
2019-07-30 09:45:01
原创 揹包問題及其變體（Java）
揹包問題： 最經典的0-1揹包 揹包問題是有一個一定容量的揹包，然後有一堆物品，這些物品有一定的重量，要求在不超過揹包容量的情況下，裝最多的重量的問題。 揹包問題的變體 揹包問題有很多的變體，主要有以下幾個： 物品不僅僅有重量還
2019-07-30 09:45:00
原创 Java多線程
1、多進程與多線程 多進程是指多個進程在單個處理器上併發執行，CPU在某個時間點，只能執行一個程序，CPU計算較快，多個進程輪換使用CPU使用戶感覺好像多個進程同步執行。 而多線程則是擴展了多進程的概念，同一個進程可以併發處理多個
2019-07-30 09:45:00
原创 快速排序練習題（Java）
快速排序 1、算法實現 快速排序的核心方法：partition，它首先隨機選擇一個數，然後以這個數爲軸，小於它的放在它前面，大於它的放在後面，然後放回這個軸數的排序位置。有很多種實現方法，選擇我比較熟悉的一種： private i
2019-07-30 09:45:00
原创 《代碼整潔之道》部分筆記
1、命名 名副其實：讓讀者看名字就明白它的作用 避免誤導：不要用有歧義的詞語，例如不是List就不要帶有List 有意義的區分：不要加一些廢話，例如NameString，例如ProductData和ProductInfo，不能區
2019-07-30 09:45:00
原创 Java的異常處理
1、關鍵字 Java異常處理中有5個關鍵字： try：try{可能發生異常的代碼} catch：catch(異常類型 e){處理異常e的代碼塊} finally：finally{回收資源代碼塊}，由於try中代碼可能出現異常，c
2019-07-07 10:18:00
原创 Java三大特性：封裝、繼承、多態
每個特性圍繞含義、目的、知識點記錄： 封裝 1、含義： 將對象的狀態信息隱藏在內部，不允許外部程序直接訪問，通過該對象的類所提供的方法進行訪問。 2、目的： 1、限制不合理的訪問 2、保證對象信息的完成性，便於修改，提高可維護性
2019-07-06 11:11:48
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原创 機器學習--集成學習GBDT
1. GBDT思想 GBDT也是集成學習Boosting的其中一種，Boosting是由多個弱學習器組成，與bagging不同，Boosting學習器之間有關聯的關係。AdaBoost是通過前面的學習器模型來決定當前的學習器模型的每個樣本
2018-08-23 11:29:35
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