留给自己的备忘：线性回归（linear regression）的原理1概述回归，统计学术语，表示变量之间的某种数量依存关系，并由此引出回归方程，回归系数。线性回归（Linear Regression），数理统计中回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，其表达形式为y = w'x+e，其中只有一个自变量的情况称为简单回归，多个自变量的情况叫多元回归。2、特点、优点

QProcess的阻塞模式,然后引出这个模式的问题。给出一种解决办法。最后，写了一些使用注意。

公司的ubuntu系统上，对应的g++版本很低，不支持C++11标准中的内容，于是我对g++进行了升级。不过升级完成，并且进行了相关的设置后，使用g++ 对c++11基本功能的hello world程序可以编译成功，但到了我的程序，还是会编译出现问题，突然恍然大悟，因为我的程序依赖的公司的很多公共组件都是在老版本上编译的，不支持C++11的内容，所以还是有问题。无奈为了程序能在我们...

 写给自己的备忘内容：RNN的基础1概述Recurrentneural network，循环神经网络，在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从而使神经网络具备了记忆功能，对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题，有很好的应用性。 2、特点、优点优点：模型具备记忆性。缺点：不能记忆太前或

1、            概述神经网络算法参考人的神经元原理(轴突、树突、神经核)，在很多神经元基础上构建神经网络模型，每个神经元可看作一个个学习单元。这些神经元采纳一定的特征作为输入，根据自身的模型得到输出。 2、特点、优点对于传统机器学习算法，比如：logical regression在处理特征值过多的问题时，会显得力不从心，这时就可以使用神经网络。再比如：对于普通特征难以满足预测的需要，需

写给自己的备忘1 简介对Python语言有所了解的科研人员可能都知道SciPy——一个开源的基于Python的科学计算工具包。基于SciPy，目前开发者们针对不同的应用领域已经发展出了为数众多的分支版本，它们被统一称为Scikits，即SciPy工具包的意思。而在这些分支版本中，最有名，也是专门面向机器学习的一个就是Scikit-learn。Scikit-learn项目最早由数据科学家David

 写给自己的备忘内容：RNN的基础1概述Recurrentneural network，循环神经网络，在普通多层BP神经网络基础上，增加了隐藏层各单元间的横向联系，通过一个权重矩阵，可以将上一个时间序列的神经单元的值传递至当前的神经单元，从而使神经网络具备了记忆功能，对于处理有上下文联系的NLP、或者时间序列的机器学习问题，有很好的应用性。 2、特点、优点优点：模型具备记忆性。缺点：不能记忆太前或

一、python定义:list:链表,有序的项目, 通过索引进行查找,使用方括号”[]”;tuple:元组,元组将多样的对象集合到一起,不能修改,通过索引进行查找, 使用括号”()”;dict:字典,字典是一组键(key)和值(value)的组合,通过键(key)进行查找,没有顺序, 使用大括号”{}”;set:集合,无序,元素只出现一次, 自动去重,使用”set([])”...