摘要： 转发http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/4719267.html （请转步这个网站，写得非常好） 阅读全文

摘要： Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。 1、Bagging ( 阅读全文

摘要： res.substr(res.find_first_not_of(' '),res.find_last_not_of(' ') + 1) 阅读全文

摘要： 1、如果要将string转换为char*，可以使用string提供的函数c_str() ，或是函数data()，data除了返回字符串内容外，不附加结束符'\0'，而c_str()返回一个以‘\0’结尾的字符数组。2、const char *c_str();c_str()函数返回一个指向正规C字符串 阅读全文

摘要： from http://m.blog.csdn.net/shengshengwang/article/details/75235860 1. RNN结构 解析： （1）one to one表示单输入单输出网络。这里的但输入并非表示网络的输入向量长度为1，而是指数据的长度是确定 的。比如输入数据可以是 阅读全文

摘要： 解析： （1）tf.multiply是点乘，即Returns x * y element-wise. （2）tf.matmul是矩阵乘法，即Multiplies matrix a by matrix b, producing a * b. 阅读全文

摘要： 因为softmax中指数函数，很容易超出计算机表达的最大值，所以采用分子分母同时乘N的方法，N一般为最大值。 阅读全文

摘要： from http://blog.csdn.net/itplus/article/details/21896453 阅读全文

摘要： from https://www.jianshu.com/p/fe2e7f0e89e5 阅读全文

摘要： 前言 在机器学习经典算法中，决策树算法的重要性想必大家都是知道的。不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等，都面临一个问题，就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的，说白了是太精确了。由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是 阅读全文