CSS Sprites概念 CSSSprites在国内很多人叫css精灵,是一种网页图片应用处理方式。它允许你将一个页面涉及到的所有零星图片都包含到一张大图中去,这样一来,当访问该页面时,载入的图片就不会像以前那样一幅一幅地慢慢显示出来了。对于当前网络流行的速度而言,不高于200KB的单张 ...
机器学习 一 K最近邻算法 涉及内容: 分类 数据集生成器 KNN拟合数据 多元分类 生成数据集 KNN拟合 回归分析 用于回归分析的数据集生成器 KNN拟合 调整近邻数 KNN实战 酒的分类 数据集有哪些键 生成训练集和测试集 KNN拟合 新样本的分类进行预测 不适用: 需要对数据集认真的预处理 对规模超大的数据集拟合的时间较长 对高维数据集拟合欠佳 对稀疏数据集无能为力 机器学习 二 广义线性 ...
2019-05-11 10:15 0 1650 推荐指数:
CSS Sprites概念 CSSSprites在国内很多人叫css精灵,是一种网页图片应用处理方式。它允许你将一个页面涉及到的所有零星图片都包含到一张大图中去,这样一来,当访问该页面时,载入的图片就不会像以前那样一幅一幅地慢慢显示出来了。对于当前网络流行的速度而言,不高于200KB的单张 ...
1、决策树 适用条件:数据不同类边界是非线性的,并且通过不断将特征空间切分为矩阵来模拟。特征之间有一定的相关性。特征取值的数目应该差不多,因为信息增益偏向于更多数值的特征。 优点:1.直观的决策规则;2.可以处理非线性特征;3.考虑了变量之间的相互作用。 缺点:1.容易过拟合 ...
思考:可以从下面几个方面来看你要选择哪个算法比较合适: 训练样本的数量 特征空间的维数 我是否期望问题是【线性可分离】的吗?(线性可分离就是指不同类问题在图中用直线能完全分开) 特征是否 ...
K近邻:算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点: 1.简单好用,容易理解,精度高,理论成熟,既可以用来做分类也可以用来做回归; 2.可用于数值型数据和离散型数据; 3.训练时间复杂度为O(n);无数据输入假定; 4.对异常值不敏感 缺点: 1.计算复杂性高;空间复杂性高 ...
朴素贝叶斯(Naive Bayes) 特点:基于贝叶斯定义和特征条件(属性)独立假设的分类器方法 优点:模型所需估计的参数很少,对缺失数据不太敏感,算法也比较简单,具有很好的模型的可解释性。 朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的理论误差率。 缺点:属性之间相互独立 ...
目录 1.逻辑回归 2.支持向量机 3.决策树 4.KNN算法 5.朴素贝叶斯算法 6.随机森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神经网络 1.逻辑回归 二项logistic回归模型是一种分类模型,由条件概率分布P(Y|X ...
1决策树(Decision Trees)的优缺点 决策树的优点: 一、 决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。 二、 对于决策树,数据的准备往往是简单或者是不必要的.不需要预处理数据 ...
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 朴素贝叶斯的优点: 对小规模的数据表现很好,适合多分类任务,适合增量式训练。 缺点: 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树的优点: 计算量简单,可解释性强,比较适合处理 ...