frankstars-CSDN博客

原创基于《机器学习》学习整理- chapter 5

基于《机器学习》学习整理- chapter 5@(机器学习)[神经网络] 这里写图片描述基于机器学习学习整理- chapter 5神经元模型神经网络激活函数感知机与多层网络感知机多层神经网络误差逆传播算法Error BackPropagation BP算法缓解BP网络的过拟合全局最小与局部极小其他常见神经网络RBF网络ART网络SOM网络级联相关网络Elman网络

2016-11-16 08:58:12 3767 1

原创基于《机器学习》学习整理- chapter 4

基于《机器学习》学习整理- chapter 4@(机器学习)[决策树]基于机器学习学习整理- chapter 4决策树信息增益信息熵信息增益实例基尼系数剪枝处理决策树剪枝策略连续与缺失值连续值处理二分法缺失值处理多变量决策树决策树一般地，一个决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶节点，叶结点对应决策结果，其他每个节点对应于一个属性测试，每个结点包含的样本集合根

2016-11-14 11:07:41 979

原创基于《机器学习》学习整理- chapter 3

基于《机器学习》学习整理- chapter 3@(机器学习)[线性模型]基于机器学习学习整理- chapter 3线性形式线性回归对数几率回归线性判别分析多分类学习类别不均衡问题线性形式由d个属性的线性组合进行预测的函数，表示如下： f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x) = w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_dx_d + b 一般

2016-11-12 09:58:07 1411

原创基于《机器学习》学习整理- chapter 2

基于《机器学习》学习整理- chapter 2@(我的第一个笔记本)[模型评估与选择]基于机器学习学习整理- chapter 2经验误差与过拟合模型选择与评估方法留出法交叉验证法自助法调参与最终模型性能度量错误率与精度查全率查准率与F1ROC与AUC经验误差与过拟合一般地，我们把学习器的实际预测输出和样本的真实输出之间的差异称为”误差”，学习器在训练集上的误差称为”经验误差

2016-11-09 11:09:58 1609

原创基于《机器学习》学习整理- chapter 1

基于《机器学习》学习整理- chapter 1@(机器学习)[数据]基于机器学习学习整理- chapter 1数据假设空间归纳与偏好数据机器学习的基本-数据，记录的集合-数据集。其中每条记录是一个实体的描述或者实例。通常每个实例又会有自己的属性特征，用一组不同的属性特征来从不同的方面来描述该实例，这些属性特征可以对应不同的特征值，那么就可以形成描述实例的”特征向量”。简单的代数描述：

2016-11-08 17:52:00 897

原创 Levenshtein distance

Levenshtein distanceLevenshtein distanceLevenshtein distance 简介算法java实现Levenshtein distance 简介 Levenshtein distance，最短编辑距离，计算2个字符串的最短距离，即变换次数，规则为： 1.修改一个字符 2.增加一个字符 3.删除一个字符

2016-09-22 11:38:04 454

原创 JVM学习之路(二)

JVM学习之路(二)JVM学习之路二GC自适应的分代的停止-复制标记-清扫式垃圾回收器GC 垃圾回收机制是由垃圾回收器Garbage Collection GC来完成的，GC是后台的守护线程，优先级比较低，可以根据内存的使用情况动态的调整其优先级。垃圾回收机制调用之前，还会有有一些清理工作。垃圾回收只能回收通过new关键字申请的内存(堆内存)，但是堆上的内存并不完全是通过new分

2016-08-04 15:59:28 323

原创 JVM学习之路(一)

JVM学习之路(一)JVM学习之路一基本定义JVM结构类加载器classloaderBootStrap classloaderExtension classloaderSystem classloaderUser-defined classloader执行引擎Execution engine运行时数据区域runtime dataareaPC程序计数器 PC Registerja

2016-08-04 15:56:54 350

原创 java线程里关键字与关键方法

java线程里关键字与关键方法@线程 @sleep @yield @synchronized @wait @join @notify @notifyAll @run @start @volatilejava线程里关键字与关键方法sleepyieldsynchronizedwaitnotifynotifyAlljoinrunstartvolatilesleep()-Thread.sle

2016-07-29 17:08:01 2531

原创排序算法吐血整理-附java实现

排序算法吐血整理标签（空格分隔）： java 排序算法排序算法吐血整理啰里八嗦插入排序直接插入排序二分法插入排序希尔排序选择排序简单选择排序堆排序交换排序冒泡排序快速排序归并排序基数排序总结啰里八嗦在实习的过程中，学习到了很多课本上没有的东西，框架呀，系统呀等等，很多很多，但是最近智商下线，很多东西有点遗忘，就想要整理一下经典算法方面的东西，算是在闲暇中慢慢找回状

2016-07-27 20:03:36 2233 1

原创 ActiveMQ学习

ActiveMQ学习标签（空格分隔）： ActiveMQ JMSActiveMQ简介 ActiveMQ是JMS消息通信规范的一个实现,通过ActiveMQ消息服务交换消息。消息生产者将消息发送至消息服务，消息消费者则从消息服务接收这些消息。这些消息传送操作是使用一组实现 ActiveMQ应用编程接口 (API) 的对象来执行的。安装ActiveMQ a.官网下载安装 http://a

2016-07-12 09:42:46 487

原创 maven快速创建项目

maven快速创建项目标签（空格分隔）： maven archetypetip 项目创建，每次都需要手动配置，耗时且没有太多的实际意义，所以创建了一个基础archetype，根据这个archetype大家可以直接生成新项目。configurationGroupId:com.frankstarArtifactId:protype-archetypeVersion:1.0-SNAPSHOTR

2016-07-06 17:27:11 509

原创 mysql锁定机制

mysql锁定机制标签（空格分隔）： mysql 锁mysql锁定机制行级锁表级锁页级锁mysql对于不同存储引擎支持不同的锁定机制，myisam和memory存储引擎采用的是表级锁；Innodb采用行级锁，也支持表级锁；BDB存储引擎采用的是页级锁同时也支持表级锁。行级锁最大特点是锁定对象的粒度很小，发生资源竞争的概率就比较小，故而能提高较大的并发处理能力。但也由于粒度小，容易导致获

2016-05-11 16:44:52 414

原创 java单例模式

java单例模式标签（空格分隔）： java 单例设计模式java单例模式概念实现思路饿汉式懒汉式双重检查加锁–概念单例模式指的是一个类只有一个实例，并且提供一个全局访问点实现思路在单例模式的类中设置一个private静态变量field，类型为当前类，用来持有单例唯一的实例同时将无参数的构造函数访问修饰符设置为private，避免外部使用new构造多个实例提供一个publ

2016-05-11 14:47:36 357

原创操作系统访问文件的方式

访问文件的方式访问文件的方式标准访问文件方式直接IO方式同步访问文件方式异步访问文件方式内存映射方式读取和写入文件IO操作都需要调用操作系统提供的接口，读和写分别对应read和write两个系统调用，那么就存在内核空间和用户空间地址切换的问题，因为磁盘设备是由操作系统管理的，为了保护系统运行安全将内核运行的内存空间和用户程序的内存空间进行隔离，那么必然存在数据需要从内核空间向用户空间复

2016-05-10 20:14:43 4004

原创 mysql数据备份与还原

mysql数据备份与还原mysql数据备份与还原数据备份mysqldump备份直接复制这个数据库目录mysqlhotcopy工具快速备份数据还原mysql命令还原使用source 命令导入备份sql文件使用直接复制到数据目录的方法mysqlhotcopy快速恢复数据备份mysqldump备份mysqldump备份的基本语法格式如下：mysqldump -u user -h hos

2016-05-10 15:44:56 2350

原创 mysql存储引擎(二)

mysql存储引擎（二）mysql存储引擎二MEMORYMERGEBerkeleyDB存储引擎MEMORY MEMORY存储引擎通过采用内存中的内容来创建表。每个Memory表实际上和一个磁盘文件关联起来，文件名采用”表名.frm”的格式。Memory类型的表访问速度极快，因为数据源来自内存，所以数据库关闭时，内存中的数据就会发生丢失。默认使用Hash索引。mysql> create

2016-05-09 23:14:30 1409

原创 mysql存储引擎(一)

mysql各种存储引擎（一）mysql各种存储引擎一MyISAMMyISAM文件格式MyISAM文件修复MyISAM表的存储格式Innodb存储引擎支持事物自动增长列外键约束存储结构MyISAMMyISAM文件格式frm文件存储表的结构定义数据MYD文件具体的数据文件MYI文件表索引文件 myISAM存储引擎只缓存索引，对数据文件采用操作系统缓存，如果索引数据超过系统

2016-05-09 17:08:09 1976

原创 java线程池学习

java中ThreadPoolExecutor类Executor 接口ExecutorService 接口AbstractExecutorService 抽象类ThreadPoolExecutor核心类workQueuethreadFactory 线程工厂handler深入剖析线程池实现原理线程池状态任务的执行线程池中的线程初始化任务缓存队列及排列策略任务拒绝策略线程池的关闭

2016-04-18 17:05:12 453

原创 java垃圾回收机制

java垃圾回收机制标签（空格分隔）： java 内存管理java垃圾回收机制确定某个对象是否是垃圾垃圾收集算法Mark-Sweep标记清除算法Copying复制算法Mark-Compact标记-整理算法Generational Collection分代收集算法java垃圾收集器内存分配确定某个对象是否是垃圾- 引用计数通过引用和对象进行关联，如果要操作对象，则必须通过引

2016-04-14 15:48:17 566

原创网络安全(1)

网络安全标签（空格分隔）： web 网络安全网络安全web开发常见的攻击XSSXSS类型CSRFcsrf攻击原理SQL INJECTIONsql injection的攻击原理web开发常见的攻击XSS XSS, Cross Site Scripting全称“跨站脚本”，是注入攻击的一种。其特点是不对服务器端造成任何伤害，而是通过一些正常的站内交互途径，例如发布评论，提交含有Jav

2016-04-12 10:21:34 889

转载 java多线程学习（二）

java多线程学习（二）标签（空格分隔）： java 线程java多线程学习二线程的优先级别线程的同步线程案例线程的优先级别 java提供一个线程调度器来监控程序中启动后所有进入就绪状态的线程，线程调度器按照线程优先级执行线程。线程优先级从1到10，用数字表示，从低到高，缺省的默认值为5 使用下面方法设置或者获取线程的优先级：- int getPriority()-

2016-04-04 13:12:52 398

原创 java 多线程

java 多线程标签（空格分隔）：线程进程java 多线程线程线程与进程的区别Java线程线程的创建与开始线程的创建扩展Tread类实现多线程实现Runnable接口的多线程线程状态间的转换线程的常用方法介绍线程线程是一个程序内部的顺序控制流，一个进程中通常有多个线程，线程不能单独存在，总是属于某一个进程。线程与进程的区别 - 每个进程都有独立的代码和数据空间(进程

2016-04-03 14:15:50 438

原创 Django-rest-framework学习(二)Request与Response

Django-rest-framework学习(二)Request与Response标签（空格分隔）： Django web-api pythonDjango-rest-framework学习二Request与Response组件Request对象Response对象状态码 Status codes包装API视图组合组件更改视图文件提供可选择的格式化的URL后缀响应输出总结组件Re

2016-03-30 23:34:14 3309

原创 Django-rest-framework学习（－）Serialization

Django-rest-framework学习（－）Serialization标签（空格分隔）：互联网 API DjangoDjango-rest-framework学习Serialization前提虚拟环境搭建安装相应的一些包正式开始创建模型创建serializer类反序列化使用内置的模型序列类ModelSerializers使用serializer与views结合总结前提

2016-03-30 16:45:42 2802

原创 LDA主题模型学习心得

LDA主题模型LDA 简介 LDA模型：Latent Dirichlet Allocation是Blei 等人于2003年提出的基于概率模型的主题模型算法，它是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集或预料库中的潜在隐藏的主题信息。 LDA算法的核心思想：每篇文章由多个主题mix混合而成的，而每个主题可以由多个词的概率表征。该方法假设每个词是由背后的一个潜在隐藏的主题中抽取的。

2016-01-04 23:08:13 12384 2

原创决策树

决策树算法决策树简介决策树流程图正方形代表判断模块，椭圆形代表终止模块，从判断模块引出的左右箭头称作分支，它可以到达另一个判断模块活着终止模块。决策树 [优点]:计算复杂度不高，输出结果易于理解，对于中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。决策树[缺点]:可能会产生过度匹配的问题。决策树[适用数据类型]：数值型和标称型。决策树算法决策树简介决策树的一般流程信

2015-12-17 15:48:56 781

原创 python机器学习之 K-近邻算法

python机器学习之 K-近邻算法@简单的理解：[ 采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类 ]优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定缺点：计算复杂度高，空间复杂度高；适应数据范围：数值型、标称型；python机器学习之 K-近邻算法简介k-近邻算法的一般流程example1python导入数据python处理数据python数据测试python结果输出e

2015-12-15 15:23:45 422 1

你不该把世界让给你所鄙视的人。