1 混淆矩阵TP（true positive）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果也为正；FP（false positive）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果却为正；FN（false negative）：表示样本的真实类别为正，最后预测得到的结果却为负；TN（true negative）：表示样本的真实类别为负，最后预测得到的结果也为负.其中，TP与TN表示分类正确...

1 原文2 GBDT+LR2.1 背景CTR预估，广告点击率（Click-Through Rate Prediction）是互联网计算广告中的关键环节，预估准确性直接影响公司广告收入。CTR预估中用的最多的模型是LR，LR是广义线性模型，与传统线性模型相比，LR使用了Logit变换将函数值映射到0~1区间 ，映射后的函数值就是CTR的预估值。LR，逻辑回归模型，这种线性模...

转自：http://lib.csdn.net/article/deeplearning/59090?knId=1746限制玻尔兹曼机（RBM）学习笔记一、预备知识1. sigmoid函数 略2. 贝叶斯定理P(A)是先验概率，就是在一个事情发生之前我们对他的判断（语音识别：这个字儿是不是’好’，根据发音判断这是好的概率就是80%）P(A|B)是后验概率，就是在事情B发生之

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法Dynamic Time Warping（DTW）是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。</p>1. DTW方法原理在时间序列中，需要比较相似性的两段时间...

转自：https://blog.csdn.net/holybin/article/details/27185659一、训练集 vs. 测试集在模式识别（pattern recognition）与机器学习（machine learning）的相关研究中，经常会将数据集（dataset）分为训练集（training set）跟测试集（...

Dynamic Time Warping（DTW）诞生有一定的历史了（日本学者Itakura提出），它出现的目的也比较单纯，是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。应用也比较广，主要是在模板匹配中，比如说用在孤立词语音识别（识别两段语音是否表示同一个单词），手势识别，数据挖掘和信息检索等中。&...

https://github.com/weizhiwen/flask_wykl_apiMYSQL数据库配置文件config.pyHOST = 'localhost'USER = 'root'PASSWORD = '123456'DATABASE = 'llllll'数据库操作文件db.py分析import pymysql# 数据库用的My...

须知A.主要学习列类型的存储范围与占据的字节关系B.存储同样的数据不同列类型所占据的空间和效率是不一样的C.一个字节八个位D.参考MySQL三大字符类型1、 数值型b.整形：Tinyint（占1个字节-128~127 or 0~255）、Smallint（2个字节）、Mediuint（3个字节）、int（4个字节）、Bigint（8个字节）<1>学习Tinyint的参数并验证字节与范围的