1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离
Sat Dec 28 16:08:36 CST 2019
6配置OS_SERVICE_TOKEN 这里的ADMIN_TOKEN是上篇产生的值 1. e
Sun Dec 29 20:17:06 CST 2019
DDD领域驱动设计给我们指出统一建模统一语言的方向,从辨识角度提出区分实体和值对象的方法,如果说DD
Mon Jul 20 16:35:57 CST 2020
理解并使用设计模式,能够培养我们良好的面向对象编程习惯,同时在实际应用中,可以如鱼得水,享受游刃有余
Thu Jul 16 16:29:10 CST 2020
微服务是指提供单个业务功能的服务,遵循SOLID原则的单一职责,从技术角度看就是一种小而独立的处理进
Wed Jul 22 16:43:14 CST 2020
传统单体架构下的分布式事务概念并不适合微服务,面临的挑战很多(挑战问题点击标题见原文),想在微服务中
Wed Jul 22 16:37:46 CST 2020
梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思
Fri Dec 27 23:15:14 CST 2019
该文是基于《微服务模式》作者Chris Richardson的QCONSF 2017会议上的PPT文
Wed Jul 22 14:36:56 CST 2020
Google AI 团队科学家 Brendan McMahan 和 Daniel Ramage 的博
Mon Dec 30 21:20:18 CST 2019
对于有M个状态的一阶马尔科夫模型,共有M^2个状态转移,因为任何一个状态都有可能是所有状态的下一个
Sat Dec 28 16:00:07 CST 2019
k-means算法不再随机选取簇中心,而是从一个簇出发,根据聚类效果度量指标SSE来判断下一步应该对
Fri Dec 27 23:47:28 CST 2019
K 最近邻(k -Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,
Fri Dec 27 23:42:36 CST 2019
Google 的两位创始人都是斯坦福大学的博士生,他们提出的 PageRank 算法受到了论文影响力
Fri Dec 27 23:33:30 CST 2019
在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计
Fri Dec 27 23:28:48 CST 2019
Apriori算法简介: Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选
Fri Dec 27 23:21:05 CST 2019
分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一
Fri Dec 27 23:11:05 CST 2019
Adaboost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些
Fri Dec 27 23:08:01 CST 2019
Boosting算法是一种把若干个分类器整合为一个分类器的方法,在boosting算法产生之前,还出
Fri Dec 27 23:02:35 CST 2019
是机器学习算法中的另一个分类决策树算法,它是基于ID3算法进行改进后的一种重要算法,相比于ID3算法
Fri Dec 27 22:56:28 CST 2019
从原始的数据集中采取有放回的抽样,构造子数据集,子数据集的数据量是和原始数据集相同的。不同子数据集的
Fri Dec 27 22:51:19 CST 2019