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http://vnnyu.com/2018/01/04/2018-new/
给大家拜个早年,总结一下实习这几个月的收(wa)获(guo)与(de)感(keng)想
http://vnnyu.com/2018/06/25/%E5%B0%8F%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%9F%8B%E7%82%B9/
最近调研了小程序埋点方案,主要是曝光埋点和点击埋点。 点击埋点很好做,在点击事件里追加埋点发送即可,本文主要调研曝光埋点的实现。
http://vnnyu.com/2017/02/26/07-ml00/
更新ing… 定义 描述 数据集(data set) 一组记录的集合,如西瓜数据(色泽=青绿;根蒂=蜷缩;敲声=浊响) 示例(instance) / 样本(smple) / 特征向量(feature vector) 关于一个事件或对象(西瓜)的描述的每条记录 属性(attribute) / 特征(feature) / 事件或对象在某方面的表现或性质的事项(色泽、根蒂、敲声)
http://vnnyu.com/2017/06/11/32-react-01/
本文梳理一下用构建工具webpack构建React项目。 项目初始化首先,创建文件夹,初始化一个node项目:node init 一系列的确定后,得到一个node空项目,里面只有一个package.json文件。 安装webpack用npm安装webpack(这里的版本是1.13.2);npm install webpack --save-dev 创建一些文件,结构如下:-- /app---- m
http://vnnyu.com/2017/02/28/09-ml02/
简述k-近邻算法(kNN,k-Nearest Neighbor)采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 – kNN 优点 精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定 缺点 计算复杂度、空间复杂度高 适用 数值型、标称型 原理存在一个样本数据集合(即训练样本集),并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后,将新数
http://vnnyu.com/2017/02/26/08-ml01/
机器学习综述监督学习这类算法必须知道预测什么,即目标变量的分类信息。我们给 学习算法 一个数据集(正样本),这个数据集由“正确答案”组成,机器可以从中推演出制定目标变量的可能结果。 监督学习 描述 分类问题 将实例数据划分到合适的分类中。例如:肿瘤检测问题。 回归问题 预测数值型数据。例如:房价问题。 监督学习算法 算法 描述(学到补充) K-近邻
http://vnnyu.com/2017/07/09/js-call-apply-bind/
深入研究一下这三个函数。参考资料:红宝书5.5章 引例一个简单的例子:var name = "window";o = { name: "object"};function sayName(){ console.log(this.name);}sayName(); // "window"sayName.call(o); // "object"var s
http://vnnyu.com/2017/06/24/31-webpack/
webpack官网参考资料 创建初始化在项目文件夹下:npm init 安装webpacknpm install webpack --save-dev 配置npm脚本在package.json文件中的scripts添加:"webpack": "webpack --progress --display-modules --colors --display-reasons
http://vnnyu.com/2017/03/01/10-ml03/
简述决策树是基于树结构 来进行决策的,就像带有终止块的流程图,终止块表示分类结果。 – 决策树 优点 计算复杂度不高,输出结果易于理解。对中间值缺失不敏感,可以处理不相关特征数据 缺点 可能会产生过度匹配问题 适用 数值型、标称型 原理一颗决策树包含一个根结点、若干内部结点、若干叶子结点。叶结点对应于决策结果,其他每个结点对应一个属性测试;每个结点包含的样本集合根据属
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