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2016年7月7日
理解 Python 中的线程
摘要: 以下为在Python中使用线程的实例和如何避免线程之间的竞争。 示例1: 我们将要请求五个不同的url: 单线程 输出是: http://www.google.com 200 http://www.amazon.com 200 http://www.ebay.com 200 http://www.a
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posted @ 2016-07-07 11:37 萨姆大叔
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2016年7月6日
七种常见的回归分析
摘要: 什么是回归分析? 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析,时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如,司机的鲁莽驾驶与道路交通 事 故数量之间的关系,最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里,我们使
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posted @ 2016-07-06 18:16 萨姆大叔
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Python 安装matplotlib,six,dateutil,pyparsing 完整过程
摘要: [摘要:正在做词频剖析的时间,须要用matlotlib 做图表,柱状图啥的,因而便最先了一个又一个的装置库的进程 由于matplotlib 须要依附很多其他科教盘算的第三圆库,须要一个一个的装置了。。] [摘要:正在做词频剖析的时间,须要用matlotlib 做图表,柱状图啥的,因而便最先了一个又一
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posted @ 2016-07-06 15:56 萨姆大叔
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2016年7月1日
编辑距离算法详解:Levenshtein Distance算法
摘要: 算法基本原理:假设我们可以使用d[ i , j ]个步骤(可以使用一个二维数组保存这个值),表示将串s[ 1…i ] 转换为 串t [ 1…j ]所需要的最少步骤个数,那么,在最基本的情况下,即在i等于0时,也就是说串s为空,那么对应的d[0,j] 就是 增加j个字符,使得s转化为t,在j等于0时,
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posted @ 2016-07-01 09:57 萨姆大叔
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2016年6月28日
直方图均衡化
摘要: 直方图均衡化: 增强图像的对比度,增强图像的视觉效果,提高图像成分的清晰度;便于计算机处理: 原因 : 颜色直方图包含了图像中的颜色信息,反应了颜色的数量特征,它描述的是不同色彩在整幅图相中所占的比例,并不关心每种色彩所处的控件位置,即无法描述图像中的对象或物体。 其主要步骤为: (1)求出原图像直
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posted @ 2016-06-28 10:14 萨姆大叔
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2016年6月27日
Dev之ChartControl控件(二)— 绘制多重坐标图形
摘要: 有时针对一个ChartControl控件可能要设置多个Y轴,进行显示: 以下举个例子:如在一个Chart中显示多个指标项如图: 首先,读取数据,并对左边的Y轴最大和最小值进行设定 其次,生成Series,并添加到charControl控件; 再次,创建图标的第二坐标; 效果如图: 完整代码如下: 调
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posted @ 2016-06-27 17:37 萨姆大叔
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2016年6月24日
SVM支持向量机算法
摘要: 支持向量机(SVM)是另一类的学习系统,其众多的优点使得他成为最流行的算法之一。其不仅有扎实的理论基础,而且在许多应用领域比大多数其他算法更准确。 1、线性支持向量机:可分情况 根据公式(1)<w.x>+b=0,我们知道,w定义了垂直于超平面的方向 ,如上图,w被成为超平面的法向量,不改变法向量,可
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posted @ 2016-06-24 14:57 萨姆大叔
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Dev之ChartControl控件(一)
摘要: ChartControl控件主要包括Chart Title,Legend,Annotations,Diagram,Series五部分;如图: 1、 用RangeControl控件控制ChartControl的显示范围,当用RangeControl时,把RangeControl.Clent属性设为用例
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posted @ 2016-06-24 10:55 萨姆大叔
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2016年6月23日
KNN邻近分类算法
摘要: K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点里面所属分类比例最大的,则点A属于该分类。 下面用一个例子来说明一下: 电影
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posted @ 2016-06-23 17:53 萨姆大叔
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C4.5算法总结
摘要: C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J.R
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posted @ 2016-06-23 15:04 萨姆大叔
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