执行顺序：先on条件再 where条件筛选。on筛选之后会生成一个临时表；where在临时表上再进行筛选。（inner）join on时和where的效果一样。left/right on时与where效果不同。两表都不为空时，显而易见left/right on时总会有结果出来，where可能会导致结果为空。本应放在on的条件放在了where时会失去left/right操作，效果会等同于（inner ...

优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据。缺点:可能会产生过度匹配问题。适用数据类型:数值型和标称型。 ID3本文讲解的算法基于ID3。它是一个好的算法但并不完美。ID3算法无法直接处理数值型数据,尽管我们可以通过量化的方法将数值型数据转化为标称型数值,但是如果存在太多的特征划分,ID3算法仍然会面临其他问题。 过程概述分类算法除了需要测量信息熵,还需要 ...

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。适用数据范围:数值型和标称型。 k近邻算法存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,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,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。一般来说,我们只选择样本数 ...

本文将大量参考书《机器学习实战》，包括代码部分，因此更像是这本书svm章节的读书笔记。 优点:泛化错误率低,计算开销不大,结果易解释。缺点:对参数调节和核函数的选择敏感,原始分类器不加修改仅适用于处理二类问题。适用数据类型:数值型和标称型数据。 可以线性分类，也可以非线性分类。找到一个超平面可以把数据很好的分类，使超平面两边数据到超平面的距离和最大。因此超平面(hyperplane)就是分类的决策 ...

例子123456789101112131415161718192021222324# -*- coding:utf-8 -*-# __author__='chenliclchen'from matplotlib import pyplot as pltiteration = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]loss = [0.123, 0.234, 0 ...

参看：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673公式推导比较合理，参看：http://blog.csdn.net/lizhe_dashuju/article/details/49864569注意，公式的推导使用矩阵抵消了加号/乘号 （1）找最合适的模型（2）找损失函数（3）求模型里参数的最优解。 logistic回归（LR）优点:计算 ...

（）定义数组1array=(0 1 2 3) 以空格为分隔符 分割 字符串为数组。 123a="1 2 3 4"arr=(${a})echo ${arr[0]} 可以利用这个特性把一些函数的输出作为参数，转换成数组。 命令替换与``一样，用以执行shell命令。需要搭配 $使用。并不是所有的shell解释器都可以使用。至少bash可以使用。用$() ...

把文件逐行的读入，以空格（还可以指定别的字符）为默认分隔符将每行切片，切开的部分再进行各种分析处理。 使用注意点（1）指定分隔符是引号“时，需要转义\" 。awk -F"\",\"" '{}'用"，"分割（2）awk 'pattern{action}'的 pattern{action} 的外面必须 ...

crontab参数-e 编辑-l 查看定时任务-r 删除定时任务-ir 删除前提醒 crontab使用定时文件格式： 1minute hour day-of-month month-of-year day-of-week commands 用空格隔开，和spring的定时任务类似，有*等特殊字符如： 1*/1 * * * * echo "hello" >> ...

1、通过 jobs 命令可以看到所有后台的所有的任务。 2、执行命令后面加 & ，命令会在后台执行。但是输入输出仍然会出现在终端上，所以这个任务还和这个终端关联这的。 3、通过 ctrl + z 终止的命令，可以用 pg 命令使其继续执行。 4、nobup命令可以把命令把终端彻底分开。如： 12nohup ./install/qtalk/run.sh &am ...