0.爬虫程序1.感知器2.回归3.机器学习中的相似性度量4.机器学习中的损失函数总结5.pearson相关系数与spearman相关系数6.机器学习中的Bias(偏差)，Error(误差)，和Variance(方差)有什么区别和联系？

简介有别于分类问题，回归问题，主要是通过特征来构造一个函数，并用这个函数求得的值来近似的估计我们需要预测的值。回归的种类有很多，当然我一时之间不能够完全的总结出所有的回归分析方法，但是我们在以后的学习中慢慢的补充。作为一个初学者，以下的总结可能有一些个人的误区，所以如果出现什么错误的话，我希望各个读者能够指出，在此，我感激不尽。线性回归基本概念看过我关于对感知器算法的介绍的读者，可能知道，我在感知

欧氏距离(Euclidean Distance)欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。(1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离：(2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离：(3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离：　　也可以用表示成向量运算的

简单的神经元模型线性神经元其函数表达如下所示：y=b+∑ixiwiy=b+∑ixiwiy=b+\sum_ix_iw_i其中，www表示权值，xxx表示输入。yyy表示输出。线性神经元模型中，输入xi可以被看作是 来自其他神经元的动作电位，该动作电位引起突触的兴奋。权重 wi 可以认为是对突触的影响系数。wi 的值越大，输入xi对神经元输出的影响程度就越大。在一个真正的神经元中，...

概述集线器的英文称为“Hub”。“Hub”是“中心”的意思，集线器的主要功能是对接收到的信号进行再生整形放大，以扩大网络的传输距离，同时把所有节点集中在以它为中心的节点上。它工作于OSI(开放系统互联参考模型)参考模型第一层，即“物理层”。集线器与网卡、网线等传输介质一样，属于局域网中的基础设备，采用CSMA/CD（即带冲突检测的载波监听多路访问技术)介质访问控制机制。集线器每个接口简单的收发比特

本文主要是对transfermer模型的源码进行解析：transfermer主要结构是由encoder和decoder构成。其中，encoder是由embedding + positional_encoding作为输入，然后加一个dropout层，然后输入放到6个multihead_attention构成的结构中，每个multihead_attention后面跟一个feedforwar...

简单的神经元模型线性神经元其函数表达如下所示：y=b+∑ixiwiy=b+∑ixiwiy=b+\sum_ix_iw_i其中，www表示权值，xxx表示输入。yyy表示输出。线性神经元模型中，输入xi可以被看作是 来自其他神经元的动作电位，该动作电位引起突触的兴奋。权重 wi 可以认为是对突触的影响系数。wi 的值越大，输入xi对神经元输出的影响程度就越大。在一个真正的神经元中，...

搭建Lvs+nginx+keepalived+memcache+tomcat的集群：1.在虚拟机上创建了两个real Server,分别安装Tomcat服务器。real Server1 ip：192.168.0.4real Server2 ip：192.168.0.52.在nginx的服务器安装目录下，修改nginx.conf文件。upstream nginx

一、set和multiset基础set和multiset会根据特定的排序准则，自动将元素进行排序。不同的是后者允许元素重复而前者不允许。需要包含头文件：#includeset和multiset都是定义在std空间里的类模板：template<class _Kty, class _Pr = less<_Kty>, class _Alloc = allocator<_Kty> >

函数tensorflow.contrib.seq2seq.tile_batch作用主要是对tensor复制importtensorflow.contrib.seq2seq as seq2seq示例