来说一个折磨了我几个小时的一个小问题，我在idea中Tomcat启动成功了，但是页面却显示404。百度了很久，最后得出了答案。首先选择你要启动的服务器，然后点击圈中的那个最下面只能是根目录，也就是 / 。...

LeNet-5(1998)AlexNet(2012)VGG-16(2014)Inception-v1 (2014)ResNet-50 (2015)来源Datawhale组队学习中的街景字符编码识别。

零基础入门NLP - 新闻文本分类实战1 赛题理解  首先要理解赛题的背景及描述——赛题以新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐的文本数据。通过描述，我们可以知道这道题是要通过给定的一段文本来判断是属于哪一种类别的。  赛题数据由以

第一章 特征工程01 特征归一化​Q：为什么需要对数值类型的特征做归一化？​A：对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。最常用的方法主要有以下两种。线性函数归一化Xnorm=X−XminXmax−XminX_{norm} = \frac{X-X_{min}}{X_{max}-X_{min}}Xnorm​=Xmax​−Xmin​X−Xmin​​其中X为原始数据，Xm

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博主今天遇到下面这个问题，也是苦恼了很久，最后总算是找到解决方法了。把hander-chain.xml复制到对应项目到targrt下面所对应的包，这样将能运行了，不会报错误了，可能是编译器不会去解析xml文件，而解析了java文件。因此缺失了xml文件。...

摘要： 聚类是针对给定的样本，依据它们特征的相似度或距离，将其归并到若干个“类”或“簇”的数据分析问题。一个类是样本的一个子集。直观上，相似的样本聚集在相同的类，不相似的样本分散在不同的类。这里，样本之间的相似度或距离起着重要作用。聚类的基本概念首先定义一个矩阵X用来表示n个样本的m个属性。X=[xij]m×n=[x11x12⋯x1nx21x22⋯x2n⋮⋮⋮xm1xm2⋯xmn]X = [x_{

11.1 概率无向图模型11.1.1 模型定义式子(11.3)推导补充P(Yv,YO∣YW)=P(Yv∣YW,YO)P(YO∣YW)=P(Yv∣YW)P(YO∣YW)\begin{aligned}P(Y_v,Y_O|Y_W)&=P(Y_v|Y_W,Y_O)P(Y_O|Y_W)\\&=P(Y_v|Y_W)P(Y_O|Y_W)\end{aligned}P(Yv​,YO​∣YW​)​=P

2.1 缺失值观察与处理我们拿到的数据经常会有很多缺失值，比如我们可以看到Cabin列存在NaN，那其他列还有没有缺失值，这些缺失值要怎么处理呢。2.1.1 缺失值观察还是以泰坦尼克号的数据为例。查看各个特征缺失值个数# 首先导入库和数据import numpy as npimport pandas as pddf = pd.read_csv('train.csv')方法1：df.info()不过

title: 统计学习方法——EM算法及其推广mathjax: truedate: 2020-09-02 16:38:15tags: 统计学习方法categories: 算法1、摘要EM算法是一种迭代算法，1977年由Dempster等人总结提出，用于含有隐变量（hidden variable）的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expec