原创 【ML小結2】信息論
信息量：不確定性大小 信息量等於不確定性的大小。 自信息：一件不太可能的事發生，要比一件非常可能的事發生，提供更多的信息I(x)=−logP(x)I(x)=-logP(x)I(x)=−logP(x) 信息熵：量化整個概率分佈中的
2020-06-28 17:24:18
原创 【ML小結10】集成學習
1. 集成學習的思想 對於訓練集數據，我們通過訓練若干個個體學習器，通過一定的結合策略，就可以最終形成一個強學習器，以達到博採衆長的目的。 集成學習（Ensemble learning）可以用於分類問題集成，迴歸問題集成，特徵選取
2020-06-28 17:24:17
原创 實現鏈表翻轉的兩種方法
題目 從尾到頭打印鏈表_牛客網 https://www.nowcoder.com/practice/d0267f7f55b3412ba93bd35cfa8e8035?tpId=13&tqId=11156&tPage=1&rp=1
2020-06-28 17:24:15
原创 【ML小結6】關聯分析與序列模式關聯分析
一、關聯分析 關聯分析主要是用於從數據集中發現數據項之間的關係。 1. 基本概念 1.1 支持度 X → Y 的支持度表示項集 {X,Y} 在總項集中出現的概率： support(X→Y)=P(X,Y)support(X\righ
2020-06-28 17:24:14
原创 【ML小結11】高斯混合模型GMM
1. 模型表示 高斯混合模型是指具有如下形式的概率分佈模型：P(y∣θ)=∑k=1Kαkϕ(y∣θk)P(y|\theta)=\sum_{k=1}^K\alpha_k\phi(y|\theta_k)P(y∣θ)=k=1∑Kαk
2020-06-28 17:24:14
原创 Scala入門（2）
1 函數式編程思想 純函數，沒有副作用 即沒有諸如修改全局變量、拋出異常、IO讀寫和調用有副作用的函數等狀態變化 參數和函數體都是引用透明 即對於相同的輸入，總是得到相同的輸出。反例：append函數。 爲了獲得引用透明性，任何
2020-06-28 17:24:13
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原创 IDEA連接Spark集羣執行Scala程序
前言 接下來下定決心好好學習Spark了。。。ps：關於Spark安裝和使用以及Spark分佈式集羣環境搭建，請見參考內容1-4，這裏就不作闡述了。 步驟 首先安裝Scala插件，File->Settings->Plugins
2020-06-28 17:24:13