parkin

摘要： 随机森林 用法： 1. 样本的相似度，认为在一个叶子节点的两个样本是相似的，来计算样本相似度矩阵。 2. 特征选择：修改节点的特征选择，看预测的结果有没有显著变化，有的话，说明被替换的特征比较重要，反之，不重要。 3. Isolation Forest: 随机选择特征，随机选择分割点生成一定深度的决 阅读全文

摘要： 简单框架编写 http://blog.csdn.net/u013177446/article/details/67638021 netty解决拆包粘包问题 http://www.cnblogs.com/huzi007/p/5515069.html nio教程 http://ifeve.com/jav 阅读全文

摘要： 对于形如 的线性回归。 假设，当的n个数据。注意这里表示第i个数据，且他有m个维度。 对于h(X)，这里的目标其实就是估计出，模型就确定了。这个的计算可以通过最小二乘来估计。 从极大似然的角度来说： h（X）是假设，但这个模型往往和实际值有差距，通过增加误差来拟合给定数据更加合理。假设误差是独立同分 阅读全文