Java编程规范样例

/*
 * @(#)Blah.java        1.82 99/03/18
 *
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 * 901 San Antonio Road, Palo Alto, California, 94303, U.S.A.
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 * disclose such Confidential Information and shall use it only in
 * accordance with the terms of the license agreement you entered into
 * with Sun.
 */




package java.blah;


import java.blah.blahdy.BlahBlah;


/**
 * Class description goes here.
 *
 * @version 1.82 18 Mar 1999
 * @author Firstname Lastname
 */
public class Blah extends SomeClass {
    /* A class implementation comment can go here. */


    /** classVar1 documentation comment */
    public static int classVar1;


    /** 
     * classVar2 documentation comment that happens to be
     * more than one line long
     */
    private static Object classVar2;


    /** instanceVar1 documentation comment */
    public Object instanceVar1;


    /** instanceVar2 documentation comment */
    protected int instanceVar2;


    /** instanceVar3 documentation comment */
    private Object[] instanceVar3;


    /** 
     * ...constructor Blah documentation comment...
     */
    public Blah() {
        // ...implementation goes here...
    }


    /**
     * ...method doSomething documentation comment...
     */
    public void doSomething() {
        // ...implementation goes here... 
    }


    /**
     * ...method doSomethingElse documentation comment...
     * @param someParam description
     */
    public void doSomethingElse(Object someParam) {
        // ...implementation goes here... 
    }
}



根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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