idea看不到class文件
摘要：
Ctrl + Shift + Alt + S进入Project Structure，或者File -> Project Structure，点开文件夹或Source，class文件就出现了 阅读全文
posted @ 2019-12-11 15:49 Bingmous 阅读(568) 评论(0) 推荐(0)
2019年12月11日 #
Java -- int与String相互转换
摘要：
int转换为String 使用Integer的静态方法 Integer.toString(int num); 空值会抛出NullPointerException异常使用String的静态方法 String.valueOf(int num); 空值返回“... 阅读全文
posted @ 2019-12-11 15:08 Bingmous 阅读(40) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月28日 #
《Java从入门到精通》学习笔记（详细）
摘要：
目录 03 Java语言基础 基本数据类型 变量与常量 运算符 类型转换 代码规范 标识符命名规范 常用输入输出 04 流程控制 条件语句 循环语句 循环控制 练习 05 字符串 创建字符串 连接字符串 获取字符串信息 字符串操作 格式化字符串 使用正则表达式 字符串生成器 练习 06 数组 数组的 阅读全文
posted @ 2019-11-28 14:22 Bingmous 阅读(580) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月27日 #
Eclipse安装
摘要：
安装 https://www.eclipse.org/downloads/packages/ 中文版 https://www.eclipse.org/babel/downloads.php https://download.eclipse.org/techn... 阅读全文
posted @ 2019-11-27 15:54 Bingmous 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月22日 #
Bagging与随机森林
摘要：
Bagging Bagging是并行式集成学习算法最著名的代表，基于自助采样法（bootstrap sampling）。 给定m个样本的数据集，选取m次，每次选1个样本，构成一个新的样本集，其中有的样本集在原始样本集中多次出现。约有63.2%存在与原始样本集。... 阅读全文
posted @ 2019-11-22 20:09 Bingmous 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)
统计学习方法笔记
摘要：
目录 1 统计学习方法概论 2 感知机 3 k近邻法 4 朴素贝叶斯法 5 决策树——ID3，C4.5，CART 6 逻辑回归与最大熵模型 7 支持向量机——序列最小化SMO算法 8 提升方法——AdaBoost，提升树（分类，回归），梯度提升树（GBDT） ... 阅读全文
posted @ 2019-11-22 15:08 Bingmous 阅读(56) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月15日 #
决策树CART回归树——算法实现
摘要：
决策树模型 选择最好的特征和特征的值进行数据集划分根据上面获得的结果创建决策树根据测试数据进行剪枝（默认没有数据的树分支被剪掉）对输入进行预测模型树 import numpy as npdef loadDataSet(fileName): #ge... 阅读全文
posted @ 2019-11-15 16:47 Bingmous 阅读(60) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月14日 #
决策树——算法实现
摘要：
分类树，特征的值和类标签都是离散值 计算熵，选择最优分类特征对分类后的各个子集再进行计算熵，选择最优分类特征停止条件：分类后的所有数据集都属于同一类；没有可分的特征，选择数量最多的类作为预测类；import numpy as npimport mathimpo... 阅读全文
posted @ 2019-11-14 18:17 Bingmous 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月12日 #
朴素贝叶斯——算法实现
摘要：
朴素贝叶斯通常用于特征的范围是离散的，即每个特征可取值的范围是离散的。给定训练集、标签，计算训练集中每个类标签的概率，再计算每个类标签下每个特征的概率。给出带预测样本的特征，计算每个类标签下的概率，选择最大的类标签作为预测类。 通常可以使用贝叶斯估计防止某个概... 阅读全文
posted @ 2019-11-12 12:45 Bingmous 阅读(74) 评论(0) 推荐(0)
2019年11月11日 #
浙公网安备 33010602011771号