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RSS订阅原创 图数据库学习1
1.图是节点(实体)和联系(实体间的连接方式)的集合。 2.现在最流行的图模型形式——带标签的属性图 ·包含节点和联系 ·节点上有属性(键值对) ·节点可以有一个或多个标签。 ·联系有名字和方向，并总是有一个开始节点和一个结束节点。 ·联系也可以有属性。 3.图数据库: 图数据库管理系统(简称图数据库)是一种在线的数据库管理系统，它支持对图数据模型的增删改查(CRUD)方法。一般用于事务(OLTP)系统中。 优点: 性能可以提升一个甚至几个数量级，比起聚合的批处理延迟小很多。 除了性能的优势之外，还提供极
2022-04-30 02:36:37
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原创 Octave常用操作
https://blog.youkuaiyun.com/qq_38237214/article/details/89006912 https://blog.youkuaiyun.com/qq_38237214/article/details/89041463?spm=1001.2014.3001.5502 https://blog.youkuaiyun.com/qq_38237214/article/details/89158069?spm=1001.2014.3001.5502
2022-02-15 03:38:24
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原创 机器学习第二周笔记
多变量线性回归也称为“多元线性回归”。 现在我们引入方程的符号，在这里我们可以有任意数量的输入变量。 适应这些多重特征的假设函数的多变量形式如下： 为了直观理解这个函数，我们可以把θ0看作一栋房子的基本价格，θ1是每平方米的价格，θ2是每层的价格，等等。x1是房子的平方米数，x2是楼层数，等等。 使用矩阵乘法的定义，我们的多变量假设函数可以简洁地表示为： 这是一个训练例子中假设函数的向量化；有关更多信息，请参阅矢量化课程。 为了方便起见我们设任意模型的x0=1，使得x和θ的元素数量都为n+1，可以进行
2022-02-15 03:34:13
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原创 Machine Learning(第一周)
什么是机器学习 什么是机器学习？ 本文给出了机器学习的两个定义。亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）将其描述为：“这是一个研究领域，使计算机能够在没有明确编程的情况下进行学习。”这是一个更古老的非正式定义。 汤姆·米切尔（Tom Mitchell）给出了一个更现代的定义：“如果一个计算器程序用P度量的在T中的任务性能，随着经验E的提高而提高，那么它可以被称作是从经验E中学习关于某类任务T和性能度量P的知识。” 例如：跳棋。 E=玩许多跳棋游戏的经验 T=跳棋的任务。 P=该程序赢得下一场比赛的概率。
2022-02-15 03:21:43
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空空如也
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