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RSS订阅原创 Hibernate继承映射简单入门
首先，映射继承分三种 1。一个类的继承树一个表 基于xml Teacher类public class Teacher { private Integer id; private String name; public Integer getId() { return id; } public void setId(Integer
2017-09-24 00:45:12
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原创 Spring Aspect简单实例
首先是在maven的pom中配置需要安装的jar，在原有的spring配置中添加<!-- aop aspect --><dependency> <groupId>org.aspectj</groupId> <artifactId>aspectjweaver</artifactId> <version>1.8.9</version></dependency>添加需要被代理的
2017-09-12 22:10:44
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原创 logistic regression
logistic regression就是逻辑回归。感觉上就是把数据进行分类，然后对输入样本进行预测。 为了区分许多邮件中存在的垃圾邮件， 我们假设： y = 1 不是垃圾邮件 y = 0 是垃圾邮件 要是y只能去0或1，提出了sigmoid函数 定义: g(z) >= 0.5, y=1 g(z) < 0.5, y=
2017-07-20 22:33:35
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原创 决策树(decision tree)
决策树就是像树结构一样的分类下去，最后来预测输入样本的属于那类标签。 本文是本人的学习笔记，所以有些地方也不是很清楚。 大概流程就是 1. 查看子类是否属于同一个类 2. 如果是，返回类标签，如果不是，找到最佳的分类子集的特征 3. 划分数据集 4. 创建分支节点 5. 对每一个节点重复上述步骤 6. 返回树首先我们要像一个办法，怎么来
2017-07-10 22:48:23
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原创 K-近邻算法
K-近邻算法原理：在一组样本数据中，每一个数据都有标签，然后输入没有标签的数据，通过输入数据的各个特征和样本数据进行比较，用算法分析出最合适输入数据的标签。 一般选择样本中k个相似的数据，最后选择k个中出现次数最多的标签，作为新输入数据的标签。 一般做法： step.1—计算未知样本和每个训练样本的距离dist step.2—得到dist，对dist进行排序 step.3—选取与当前点距离
2017-06-27 22:14:06
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原创 数据预处理
在数据预处理的问题上1.数据清理（1）缺失的值插值法包括拉格朗日插值 牛顿插值 Hermite插值 分段插值 样条插值也可以插均值，中位数等，还可以插入固定值，缺失值边上的值等回归法，就是把所有数据拟合成一条线。（2）错误的值删除，当作缺失值来看去噪 1.分箱，分箱方法通过考察数据的“近邻”（即周围的值）来光滑有序数据的值，有序值分布到一些“桶”或箱中。由于分
2017-06-18 20:52:36
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空空如也
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