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SQL的SELECT语句,WHERE语句,AND&OR运算符

SQL的SELECT语句,WHERE语句,SELECT DISTINCT语句,AND&OR运算符注:SQL 对大小写不敏感:SELECT 与 select 是相同的SELECT语句SELECT语句用于从数据库中选取数据结果被存储表中,称为结果集。语法:SELECT * FROM table_name;//和SELECT column_name,column_nameF...

2020-04-08 23:43:34

SQL的基本操作及oracle远程登录命令(远程连接数据库)

SQL的基本操作及oracle远程登录在学习这方面知识的时候,我通过找了一些资料并与老师交流才搞明白,所以今天写一篇博客来让自己记忆更深刻登陆sqlplus首先按住同时按住word键和R键召唤出下图窗口输入cmd召唤出命令提示符窗口在光标闪烁处输入sqlplus之后按下enter 键,之后会显示之后按照指示输入用户名和口令(我的用户名是system,之后再输入口令,输入口令的时候...

2020-04-05 19:50:23

日常小结(检讨)

日常小结最近半个月有些懈怠,不像从前那样很努力的去学习,今天理了一理,在别人都在努力向前的时候,我在原地踏步甚至后退,对于自己不会的事情选择了逃避,而不是积极的应对以及弄懂它,看到别人的进步,自己也想着要更勤奋一些,但是在这场博弈中懒惰总是占了上风,同时还有内心里面的小小自卑感,总觉得自己可能学不会,还想着去隐藏自己没有努力的事实。其实让自己的压力是来源于自己这段时间的“假装努力”,当然,虚假...

2020-04-05 17:48:19

Java泛型

Java 泛型Java 泛型(generics)是 JDK 5 中引入的一个新特性, 泛型提供了编译时类型安全检测机制,该机制允许程序员在编译时检测到非法的类型。泛型的本质是参数化类型,也就是说所操作的数据类型被指定为一个参数。假定我们有这样一个需求:写一个排序方法,能够对整型数组、字符串数组甚至其他任何类型的数组进行排序,该如何实现?答案是可以使用 Java 泛型。使用 Java 泛型...

2020-03-25 23:18:26

JAVA的异常处理

Java 异常处理异常是程序中的一些错误,但并不是所有的错误都是异常,并且错误有时候是可以避免的。比如说,你的代码少了一个分号,那么运行出来结果是提示是错误 java.lang.Error;如果你用System.out.println(11/0),那么你是因为你用0做了除数,会抛出 java.lang.ArithmeticException 的异常。异常发生的原因有很多,通常包含以下几大类:...

2020-03-18 23:13:19

Java 封装

Java 封装构造函数实现对象初始化流程的封装,方法封装了操作对象的流程。Java中可以使用private封装对象私有数据成员在面向对象程式设计方法中,封装是指一种将抽象性函式接口的实现细节部分包装、隐藏起来的方法。封装可以被认为是一个保护屏障,防止该类的代码和数据被外部类定义的代码随机访问。要访问该类的代码和数据,必须通过严格的接口控制。封装最主要的功能在于我们能修改自己的实现代码,而...

2020-03-15 20:46:50

JAVA多态

JAVA多态多态是同一个行为具有多个不同表现形式或形态的能力多态就是同一个接口,使用不同的实例而执行不同操作多态性是对象多种表现形式的体现多态优点消除类型之间的耦合关系可替换性可扩充性接口性灵活性简化性多态存在的必要条件继承重写父类引用指向子类对象当使用多态方式调用方法时,首先检查父类中是否有该方法,如果没有,则编译错误;如果有,再去调用子类的同名方法。多态的好...

2020-03-04 22:20:50

Java 重写(Override)与重载(Overload)

Java 重写(Override)与重载(Overload)重写(Override)重写是子类对父类的允许访问的方法的实现过程进行重新编写, 返回值和形参都不能改变。即外壳不变,核心重写!重写的好处在于子类可以根据需要,定义特定于自己的行为。 也就是说子类能够根据需要实现父类的方法。重写方法不能抛出新的检查异常或者比被重写方法申明更加宽泛的异常。例如: 父类的一个方法申明了一个检查异常 I...

2020-03-01 21:50:45

结果评估

机器学习之结果评估先回顾一下过程1.数据预处理:数据清洗,数据采样,数据集拆分2.特征工程:特征编码,特征选择,特征降维,规范化3.数据建模:回归问题,分类问题,聚类问题,其他问题,开源框架4.结果评估:拟合度量,查准率,查全率,F1值,PR曲线,ROC曲线泛化误差:在“未来”样本上的误差经验误差:在训练集上的误差训练数据经过训练得到f(x),f(x)应用到未知测试数据性能评价指...

2020-02-26 23:29:56

Java的继承

Java的继承继承的概念继承是java面向对象编程技术的一块基石,因为它允许创建分等级层次的类。继承就是子类继承父类的特征和行为,使得子类对象(实例)具有父类的实例域和方法,或子类从父类继承方法,使得子类具有父类相同的行为在生活中就有很多继承的实例例如:老虎和狮子都属于食肉动物类,兔子和羊都属于食草动物类食肉动物和食草动物又属于动物类所以继承之中,父类更通用,子类更具体虽然食草动物...

2020-02-23 18:04:03

java简介

java简介什么是javaJava是一门面向对象编程语言,不仅吸收了C++语言的各种优点,还摒弃了C++里难以理解的多继承、指针等概念,因此Java语言具有功能强大和简单易用两个特征。Java语言作为静态面向对象编程语言的代表,极好地实现了面向对象理论,允许程序员以优雅的思维方式进行复杂的编程。Java SE指Java的基本语法(API)相关高级特性,是Java开发的基础Java EE...

2020-02-20 01:10:53

LDA主题模型,生成模型VS判别模型

LDA主题模型LDA主题模型是一种文档主题生成模型,是一种非监督机器学习技术,通过模拟文档生成过程,可以用于识别大规模文档集或语料库中潜藏的主题信息。生成模型VS判别模型监督学习方法可分为两大类,即生成方法与判别方法,它们所学到的模型称为生成模型与判别模型生成模型的特点1.从统计的角度表示数据的分布情况,能够反映同类数据本身的相似度2.生成方法的学习收敛速度更快,即当样本容量增加的时...

2020-02-15 18:08:39

隐马尔可夫模型,CRF条件随机场

隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型是一个关于时序的概率模型,描述由马尔可夫链随机生成规则序列的过程,属于生成模型,隐马尔可夫模型在语音识别,自然语言处理,生物信息等领域有着广泛的应用隐马尔可夫模型的两个假设1.齐次马尔可夫性假设,即使假设隐藏的马尔可夫链在任意时刻 t 的状态只依赖于其前一时刻的状态,与其他时刻的状态及观测无关,也与时刻 t 无关2.观测独立性实验,即使设任意时刻的观测只依赖于该...

2020-02-12 22:30:14

聚类问题(下)

聚类问题(下)密度聚类密度聚类算法假设聚类结构能够通过样本分布的紧密程度确定,从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性,并基于可连接样本不断扩展聚类簇以获得最终的聚类。DBSCAN算法流程1.DBSCAN通过检查数据集中每个点的EPS邻域来搜索簇,如果点P 的EPS邻域包含的点多于MinPts个,则创建一个以P为核心对象的簇2.然后DBSCAN迭代地聚集从这些核心对象直接密度可达的对象,...

2020-02-08 22:15:47

聚类问题(上)

聚类问题(上)聚类问题是无监督学习的问题,算法的思想就是“物以类聚,人以群分”,聚类算法感知样本间的相似度,进行归类归纳,对新的输入进行输出预测,输出变量取有限个离散值。可以作为一个单独过程,用于寻找数据内在的分布结构可以作为分类,稀疏表示其他学习任务的前驱任务K-meansK-means(又称为K-均值或K-平均)聚类算法,算法思想就是首先随机确定K个中心点作为聚类中心,然后把每个数据...

2020-02-05 21:25:31

回归问题

回归问题回归分析用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系,特别是输入变量的值发生变化时,输出变量随之发生变化,直观来说回归问题等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。回归分析按照自变量个数可分为一元回归分析和多元回归分析,按照自变量与因变量关系可分为线性回归分析和非线性回归分析,按照因变量个数可分为简单回归分析和多重回归分析典型且最简单:...

2020-02-02 23:45:56

集成学习

集成学习通过将多个弱分类器集成在一起,使它们共同完成学习任务,构建一个强分类器。理论基础在PAC学习框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,学习的正确率略好,那么就称这个概念是弱可学习的。Schapire证明强可学习和弱可学习是等价的,也就是说,在PAC学习框架下,一个概念强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的。两类集成方法Bagging(bootstrap a...

2020-01-29 18:06:24

SVM分类 与 逻辑回归

SVM分类支持向量机(Support vector Machine)是一种有监督学习方法,主要思想是建立一个最优决策超平面,使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的举例最大化,从而对分类问题提供良好的泛化能力1.线性可分支持向量机与硬间隔最大化2.线性可分支持向量机与软间隔最大化非线性支持向量机与核函数常用核函数:线性核函数;多项式核函数;高斯核函数;混合核SVM的优点:相对于其...

2020-01-27 16:53:59

贝叶斯分类

贝叶斯分类贝叶斯分类是基于贝叶斯定理和属性特征条件独立性的分类方法。贝叶斯分类:1.计算先验概率2.为每个属性计算条件概率3.计算后验概率贝叶斯公式:p(c|x) = p(x,c)/p(x) = p©p(x|c) / p(x)p(类别 | 特征) = p(特征 | 类别)p(类别) / p(特征)拉普拉斯修正(防止分子中有概率为零的)先验概率拉普拉斯修正条件概率拉普拉斯修正...

2020-01-22 16:23:45

分类问题(部分)

分类问题(部分)分类问题:是监督学习的一个核心问题,它从数据中学习一个分类决策函数或分类模型(分类器(classifier))对新的输入进行输入预测,输出变量取有限个离散值。(监督学习就像是先做模拟试卷(带答案),再做测试试题,查看测试实体的完成程度)分类:1.二分类(是与不是)2.多分类(分成很多类)决策树(decision tree)是一个树结构,每个非叶节点表示一个特征属性,...

2020-01-19 22:41:15

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