原创 k近鄰法之kd樹

k近鄰算法 給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集中找到跟它最近的k個實例,根據這k個實例的類判斷它自己的類(一般採用多數表決的方法)。 k近鄰模型 模型有3個要素——距離度量方法、k值的選擇和分類決策規則。 模型 當3要素

原创 Java Poi操作Excel文件

Excel操作類 package excelTest;     import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundExcep

原创 《統計學習方法》筆記(一)

模型 學習策略 風險函數 判別/生成 感知機 誤分類點到超平面的總距離 經驗風險最小化 判別模型 K近鄰 誤分類的概率 經驗風險最小化 判別模型 樸素貝葉斯法 後驗概率最大化 極大似然估計:期望風險最小化;貝葉斯估計:

原创 Static關鍵字

三個特性總結: 共享: 在全局數據區分配內存,只會有一份拷貝。 被(多次調用的靜態局部變量所在)函數共享 被(靜態方法或變量所在類的所有)對象共享 隱藏: 靜態全局變量只能被所在文件使用 靜態局部變量只能被所在函數使用 靜態成員變

原创 Java Map 排序

Map排序類: package MapSort; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import

原创 感知機

感知機學習算法的對偶形式:http://blog.csdn.net/qq_29591261/article/details/77945561 本文省略推理過程,直接上算法過程和代碼,想看原理推導的請參考原文:http://www.hank

原创 gson實用方法附jar包

1、下載gson所需jar包 鏈接:http://pan.baidu.com/s/1gfP8Zrt 密碼:d994 共需要四個jar包,分別爲: gson-2.0.jar log4j-1.2.17.jar slf4j-api-1.

原创 RNN循環神經網絡代碼實例

本文代碼原文地址:blog.csdn.net/zzukun/article/details/49968129 原文中有更詳盡的對RNN原理的介紹,形象生動,值得一看。 本文是我在讀原文代碼時作的批註,有更詳細的解釋和註釋,看起來更容易