本文在我的上一篇博文機器學習-特征選擇(降維)線性判別式分析(LDA)的基礎上進一步介紹核FisherLDA算法。之前我們介紹的LDA或者FisherLDA都是線性模型，該模型簡單，對噪音的魯棒性較好，不容易過擬合，但是，簡單模型的表達能力會弱一些，為了增加LDA算法的表達能力，我們可以將數據投影到非線性的方向上去。為了達到這個目的，我們可以先將數據非線性的投影到一個特征空間F內，然后在這個F空間內計算Fisher線性判別式,達到降維的目的。首先介紹一下核
系統 2019-08-12 01:32:43 2988
#-*-Encoding:UTF-8-*-'''@author:Jason.F@data:2019.07.18@function:ImplementingPMFDataset:MovielenDataset(ml-1m)Evaluating:hitradio,ndcghttps://papers.nips.cc/paper/3208-probabilistic-matrix-factorization.pdfMatlab:http://www.utstat
系統 2019-09-27 17:47:29 2987
轉載的。原文出自http://www.infosci.cornell.edu/hadoop/mac.htmlNOTICE:TheWebLabHadoopclusterwasclosedattheendofSeptember2011QuickGuidetoDevelopingandRunningHadoopJobs(MacOSX10.6)ThisguideiswrittentohelpCornellstudentsusingMacOSX10.6withset
系統 2019-08-29 22:57:00 2987
0,在網上找redis源碼分析的文檔看,發現一些很好的博客:感謝這些大牛認真的工作先記下,回頭仔細看:http://www.hoterran.info/redis_protocolhttp://qing.weibo.com/tj/6acf143f330005qm.htmlhttp://dongxicheng.org/nosql/redis-code-basic-points/http://www.cnblogs.com/liping13599168/arc
系統 2019-08-12 01:55:45 2987
nargin是用來判斷輸入變量個數的函數，這樣就可以針對不同的情況執行不同的功能。通常可以用他來設定一些默認值，如下面的函數。函數文件examp.m：functionfout=charray(a,b,c)ifnargin==1fout=a;elseifnargin==2fout=a+b;elseifnargin==3fout=(a*b*c)/2;end命令文件mydemo.m：x=[1:3];y=[1;2;3];examp(x)examp(x,y')exa
系統 2019-08-12 01:54:32 2987
今天碰到了ora-01747,經查這個錯一般的原因：創建表時使用了comment作為字段名稱，查詢語句中使用了comment字段，而comment是ORACEL的關鍵字，所以查詢時出錯。查詢關鍵字的sql：select*fromv$reserved_words;仔細檢查了一下，發現我的錯誤時拼sql換行的時候多拼了個“,”。塌么的。ora-01747解決
系統 2019-08-29 23:25:33 2986
學習C++->循環語句與循環控制一、循環語句當程序中需要不斷的重復執行某個動作,例如:重復輸出1000行"Hello,world!",如果自己寫一千行cout<<"Hello,world!";,就算復制粘貼也得一會時間,這時循環語句就能派上大用場了。1.for循環for循環使用的基本形式:for(初始化表達式;條件表達式;增量表達式)語句;//循環體初始化是一個賦值語句,它用來給循環控制變量賦初值;條件表達式是一個關系表達式,它決定什么時候退出循環;增量定
系統 2019-08-12 01:55:43 2986
動態、健壯的路由對于Internet網絡來說極其重要，因此任何一個初涉此領域的網絡工程師不僅需要理解路由的概念，而且要有能力在真正的環境下駕馭它。但是，路由領域由高端網絡設備供應商（比如Cisco）提供的產品一統天下，這就意味著對于大多數人來說，只能在學校或者實驗室環境中才能學習路由，而且還要一直受到實踐時間和實踐條件的困擾。我們在組織一門關于TCP/IP路由的課程時就遇到了這樣的困難。在一個小型的測試環境下，我們想演示在使用路由信息協議（RIP）和開放式
系統 2019-08-29 22:59:58 2985
我們要編程計算所選直線的平均平方誤差(MSE),即數據集中每個點到直線的Y方向距離的平方的平均數，表達式如下：MSE=1n∑i=1n(yi?mxi?b)2最初麻煩的寫法#TODO實現以下函數并輸出所選直線的MSEdefcalculateMSE(X,Y,m,b):in_bracket=[]foriinrange(len(X)):num=Y[i]-m*X[i]-bnum=pow(num,2)in_bracket.append(num)all_sum=sum(i
系統 2019-09-27 17:52:57 2984
With用法以及withtf.Session()assess用法importosos.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'#只顯示warning和Errorimporttensorflowastfa=tf.constant([1.0,2.0],name="a")b=tf.constant([2.0,3.0],name="b")result=a+b#Launchthegraphinasession.sess=tf.Sessi
系統 2019-09-27 17:48:51 2984
