CSS Sprites概念 CSSSprites在國內很多人叫css精靈,是一種網頁圖片應用處理方式。它允許你將一個頁面涉及到的所有零星圖片都包含到一張大圖中去,這樣一來,當訪問該頁面時,載入的圖片就不會像以前那樣一幅一幅地慢慢顯示出來了。對於當前網絡流行的速度而言,不高於200KB的單張 ...
機器學習 一 K最近鄰算法 涉及內容: 分類 數據集生成器 KNN擬合數據 多元分類 生成數據集 KNN擬合 回歸分析 用於回歸分析的數據集生成器 KNN擬合 調整近鄰數 KNN實戰 酒的分類 數據集有哪些鍵 生成訓練集和測試集 KNN擬合 新樣本的分類進行預測 不適用: 需要對數據集認真的預處理 對規模超大的數據集擬合的時間較長 對高維數據集擬合欠佳 對稀疏數據集無能為力 機器學習 二 廣義線性 ...
2019-05-11 10:15 0 1650 推薦指數:
CSS Sprites概念 CSSSprites在國內很多人叫css精靈,是一種網頁圖片應用處理方式。它允許你將一個頁面涉及到的所有零星圖片都包含到一張大圖中去,這樣一來,當訪問該頁面時,載入的圖片就不會像以前那樣一幅一幅地慢慢顯示出來了。對於當前網絡流行的速度而言,不高於200KB的單張 ...
1、決策樹 適用條件:數據不同類邊界是非線性的,並且通過不斷將特征空間切分為矩陣來模擬。特征之間有一定的相關性。特征取值的數目應該差不多,因為信息增益偏向於更多數值的特征。 優點:1.直觀的決策規則;2.可以處理非線性特征;3.考慮了變量之間的相互作用。 缺點:1.容易過擬合 ...
思考:可以從下面幾個方面來看你要選擇哪個算法比較合適: 訓練樣本的數量 特征空間的維數 我是否期望問題是【線性可分離】的嗎?(線性可分離就是指不同類問題在圖中用直線能完全分開) 特征是否 ...
K近鄰:算法采用測量不同特征值之間的距離的方法進行分類。 優點: 1.簡單好用,容易理解,精度高,理論成熟,既可以用來做分類也可以用來做回歸; 2.可用於數值型數據和離散型數據; 3.訓練時間復雜度為O(n);無數據輸入假定; 4.對異常值不敏感 缺點: 1.計算復雜性高;空間復雜性高 ...
朴素貝葉斯(Naive Bayes) 特點:基於貝葉斯定義和特征條件(屬性)獨立假設的分類器方法 優點:模型所需估計的參數很少,對缺失數據不太敏感,算法也比較簡單,具有很好的模型的可解釋性。 朴素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的理論誤差率。 缺點:屬性之間相互獨立 ...
目錄 1.邏輯回歸 2.支持向量機 3.決策樹 4.KNN算法 5.朴素貝葉斯算法 6.隨機森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神經網絡 1.邏輯回歸 二項logistic回歸模型是一種分類模型,由條件概率分布P(Y|X ...
1決策樹(Decision Trees)的優缺點 決策樹的優點: 一、 決策樹易於理解和解釋.人們在通過解釋后都有能力去理解決策樹所表達的意義。 二、 對於決策樹,數據的准備往往是簡單或者是不必要的.不需要預處理數據 ...
http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 朴素貝葉斯的優點: 對小規模的數據表現很好,適合多分類任務,適合增量式訓練。 缺點: 對輸入數據的表達形式很敏感。 決策樹的優點: 計算量簡單,可解釋性強,比較適合處理 ...