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机器学习算法（3）之决策树算法前言 首先 在了解树模型之前 自然想到树模型和线性模型有什么区别呢 其中最重要的是 树形模型是一个一个特征进行处理 之前线性模型是所有特征给予权重相加得到一个新的值 决策树与逻辑回归的分类区别也在于此 逻辑回归是将所有特征变换为概率后 通过大于某一概率阈值的划分为一类 小于某一概率阈值的为另一类 而决策树是对每一个特征做一个划分 另外逻辑回归只能找到线性分割 输入特征 x 与 logit 之间是线性的 除

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深度学习RNN实现股票预测实战（附数据、代码）背景知识最近再看一些量化交易相关的材料 偶然在网上看到了一个关于用 RNN 实现股票预测的文章 出于好奇心把文章中介绍的代码在本地跑了一遍 发现可以 work 于是就花了两个晚上的时间学习了下代码 顺便把核心的内容翻译成中文分享给大家 nbsp 首先讲讲对于股票预测的理解 股票是一种可以轻易用数字表现律动的交易形式 因为大数定理的存在 定义了世间所有的行为都可以通过数字表示 并且存在一定的客观规律 股票也不例外

JVM学习笔记6：常量的本质含义与反编译及注记符详解一 虚拟机参数 1 XX TraceClassLo 用于追踪类的加载信息并打印出来同理还有一个 unLoading 保存 运行可以看到如下的信息 Loadedjava lang ObjectfromC ProgramFiles Java jdk1 8 0 191 jre lib rt jar 第二行就是我们常见的 Object 父类会发先父类和子类都加

python计算auc_机器学习笔记：重拾AUC计算公式作者 机器学习算法 迪吉老农 AUC 这个指标在排序问题里经常用到 之前也有个模糊的印象 就是一个排序正确的比例 这个模糊印象是 分母是选两个例子的的方式数分子是这两个例子的预测顺序正确的次数但是今天看了一个 python 的实现 发现不是很能理解里面的公式 于是赶紧查了一下维基百科的定义 theprobabili

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老手经验谈：Linux驱动程序开发学习步骤1 学会写简单的 makefile2 编一应用程序 可以用 makefile 跑起来 3 学会写驱动的 makefile4 写一简单 char 驱动 makefile 编译通过 可以 insmod lsmod rmmod 在驱动的 init 函数里打印 helloworld insmod 后应该能够通过 dmesg 看到输出

S3DIS数据集学习笔记S3DIS 是一个大型的 3d 室内数据集 关于它的介绍网上很多了 它主要是由 xyz rgb 法向量 9 个特征和一个标签组成的 长度为 10 的向量 由于这个数据集比较大 不利于训练 PointNet 训练之前会将它进行预处理 划分为 1mx1m 的区域 然后再放入网络进行训练 下面是关于它的代码分析 这个数据集运行的前提是 你已经按照 PointNet 的 readme 运行了 collect indor3d data 将 txt 文件转换为了 npy 文件 classS3DISDa Dataset

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