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RSS订阅原创 数据库系统复习之设计篇
Chapter 4 概念数据库设计实体-联系模型(Entity-Relationship model)实体： 是ER模型的基本对象，是现实世界中可区别所有其他对象的一个“事务”或“对象”。属性： 每个实体都有一组特征或性质，称为实体的属性。实体属性的一组特定值确定了一个特定的实体，是数据库中存储的主要数据。联系： 不同实体集的实体之间可能具有某种关联，我们称这种关联为实体间的联系。联系的约束映射基数（基数比率）一对一一对多（E-R图中箭头指向“一”）多对多参与约束全域关联约束
2020-06-26 17:36:12
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原创 数据库系统复习之基础篇
Chapter 1 数据库系统概述数据库系统的定义宏观数据库数据库管理系统微观数据库数据库管理系统数据库管理员应用开发工具应用系统数据库系统用户数据库系统的特点支持数据共享控制数据冗余数据完整一致数据独立性高支持复杂结构三种数据抽象正确安全可靠三级抽象与两级映射三级抽象物理层逻辑层视图层两级映射物理模式-逻辑模式映射逻辑模式-视图子模式映射数据独立性数据库物理模式发生改变时，仅需修改物理模式-逻辑模式映射逻辑模式发生改变时，仅
2020-06-23 18:31:36
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原创 PSML Ch5 神经网络（Neural Networks）
1. 典型的神经网络结构2. 提高泛化性能(generalization)隐藏层的参数应该大于输入/输出层，否则会损失信息使用非线性激活函数(use nonlinear active function)包含跳层 (include skip-layer connection) 注：skip-layer与CNN常用的drop out类似.3. 神经网络的输出形式回归问题，线性输...
2020-02-27 21:08:12
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原创 K-L变换(Karhunen-Loève Transform)
K-L变换的原理K-L变换被广泛应用在图像压缩领域中，是一个线性变换(W是正交矩阵)K-L变换的目标：通过KLT去除原数据之间的相关性，即解相关(decorrelatation)，设y的协方差矩阵为假设x的每个列向量均值为0，由线性变换的性质，y的每个列向量均值也为0，则因为W是正交矩阵，上式可写为设为W的列向量，则 ...
2020-01-03 16:54:00
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原创 git 入门
前言这个note主要是为微信小程序项目成员写的，也方便自己忘记时查阅。看完后，你可以实现最基本的代码上传功能，这样可以更方便团队协同开发。首先看两篇网上的博客，安装git并初始化。将项目文件上传到远程仓库...
2019-11-11 19:33:26
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原创 NJU机器学习导论课程笔记之决策树
目录1 基本流程2 划分选择3 剪枝4 C4.5算法中的连续与缺失值处理5 多变量决策树6 sklearn中的DecisionTreeClassifier1 基本流程 1. 决策树(decision tree)：决策树是一类常见的机器学习方法，主要用于分类。一般的，一棵决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点。叶结点对应于决策结果，其它每个节点...
2019-06-05 14:10:55
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原创 NJU机器学习导论课程笔记之线性模型
目录1 线性回归2 对数几率回归3 线性判别分析4 多分类学习1 线性回归 线性回归(linear regression)试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。 1. 线性模型 给定由d个属性描述的示例, 其中是在第i个属性上的取值，线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即...
2019-06-04 15:39:47
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原创 NJU机器学习导论课程笔记之模型评估与选择
目录1 经验误差与过拟合2 评估方法3 调参4 性能度量5 方差与偏差1 经验误差与过拟合 1. 错误率(error rate)：分类错误的样本数占样本总数的比例，即如果在m个样本中有a个样本分类错误，则错误率E=a/m。 2. 精度(accuracy)：精度=1-错误率，即1-a/m，常写为百分比形式。 3. 误差(error)：这里说的误差...
2019-06-02 20:00:54
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原创 NJU机器学习导论课程笔记之写作缘由
写在前面 本人在NJU交流期间修了机器学习导论这门课，教材就是大家熟知的西瓜书。因为带了“导论”两个字，我本以为是一门比较水的课，就欣然地选了它。事实上，即便是入门级的课程，这门课的内容十分丰（困）富（难），涉及了决策树、神经网络、支持向量机、聚类分析等各种机器学习算法。老师上课时也只是蜻蜓点水地将重要的内容提一下（因为内容太多且难度大），所以想真正学好这门课需要课后付出很多时间去...
2019-06-02 19:59:44
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空空如也
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