統計學習精要(The Elements of Statistical Learning)課堂筆記（二十三）：原型方法和最近鄰KNN
筆記（二十二）需要等我找到上一本筆記本再說，暫時不知道扔到哪裡去了...汗。屆時補上。
這一章主要是講的原型方法（prototype）和最近鄰（KNN）。相對而言直覺更強，公式沒那麼複雜。
--------------------------筆記開始-------------------
1. 原型方法
1) 1-NN 最近鄰居方法
最極端的情況：只找到最近的一位鄰居。
資料集
。
2) 類中心的方法
類中心：
，相當於對於一群有著同樣類標記的點，對x取平均。
輸入：
。
輸出：
對應的類標記。
3) 對每個類可計算若干個“中心”（稱之為原型或者樣板，比如在每類中做聚類）。
輸入：
。
輸出：
對應的類標記。
4) K-NN方法
輸入：
最近的K個鄰居。
輸出：
(最多的那一類，從眾原則的感覺）。
由於這一類方法都比較懶，所以稱之為lazy learning methods.
2. K-NN方法的錯誤率（漸近性質）
1) 結果
設
為1-NN分類器的錯誤概率。
則有：當樣本數
。接下來會證明這個優良的性質。
2) 分類問題
給定
。
這裡我們稱
為類分佈。從而
，稱之為後驗概率。
3) Bayes分類器
x對應的
，即使得後驗概率最大的k。
所以，
。
4) 1-NN分類器
1-NN輸出的是離x最近的
，則
筆記（二十二）需要等我找到上一本筆記本再說，暫時不知道扔到哪裡去了...汗。屆時補上。
這一章主要是講的原型方法（prototype）和最近鄰（KNN）。相對而言直覺更強，公式沒那麼複雜。
--------------------------筆記開始--------- 類繼承 ron 滿足 單詞 靜態 bsp 條件 str 進行 final關鍵字有三種使用場景：
final修飾類
final修飾方法
final修飾變量
final修飾的類，不能再有子類繼承。
只要滿足以下條件就可以把一個類設計為final類：
不是專門為繼承而設
Variable
tensorflow中有兩個關於variable的op，tf.Variable()與tf.get_variable()下面介紹這兩個的區別
tf.Variable與tf.get_variable()
tf.Variable(ini
1.QT簡介
Qt 是一個跨平臺C++圖形使用者介面應用程式開發框架。它可以用來開發GUI程式和非GUI程式（比如控制檯工具和伺服器）。
2.QT安裝
使用如下命令:
sudo apt-get install qt5-default qtcreato ram veh ces 跟隨鼠標 style 組件 屏幕 向上 grid 事件接口
IDragHandler（常用）：鼠標按下拖動時執行（只要鼠標在拖動就一直執行）
IDropHandler：對象拖動結束時，如果鼠標在物體的範圍內，執行一次（依賴於IDragHandler存
佈局Layout
Layout是容器，用於對所包含的view進行佈局。layout是view的子類，所以可以作為view嵌入到其他的layout中。Android的layout有LinearLayout、TableLayout，RelativeLayout、FrameLayout、GridLayout。
線
從最基礎的原始程式碼-->使用設計模式（裝飾器模式與代理）-->使用AOP三個層次來講解一下為什麼我們要使用AOP。
原始程式碼的寫法
既然要通過程式碼來演示，那必須要有例子，這裡我的例子為：
有一個介面Dao有insert、delete、update三個方法，在insert 錯誤 fetchall nbsp 如果 info blog months api root
1 def calc(a,b):
2 res=a/b
3 return res
4 def main():
5 money=input(‘輸入多少 alias shell 歷史命令 通配符 一、shell介紹
shell是一個命令解釋器，提供用戶和機器之間的交互
支持特定語法，比如邏輯判斷、循環
每個用戶都可以有自己特定的shell
CentOS7默認shell為bash（Bourne Agin Shell）
還有zsh、ksh等、二、
標準關聯容器的典型實現是平衡二叉查詢樹，
一個平衡二叉查詢樹是一個對插入、刪除和查詢的混合操作優化的資料結構
1. 建立。通過插入很多元素建立一個新的資料結構
2. 查詢。在資料結構中查詢指定的資訊片。
3. 重組。修改資料結構的內容，也許通過刪除所有現有資料和在原地插入新資料。
&
1 - 引言
前面已經介紹到TensorFlow可以實現許多非常常用的神經網路結構，有的網路結構十分複雜，裡面的引數關係更是難以管理。因此，TensorFlow提供了一個視覺化工具TensorBoard。可以有效的展示執行過程中的計算圖、各種指標隨著時間的變化趨勢以及訓練中使用到的影象等
交叉熵（Cross-Entropy）
交叉熵是一個在ML領域經常會被提到的名詞。在這篇文章裡將對這個概念進行詳細的分析。
1.什麼是資訊量？
假設是一個離散型隨機變數，其取值集合為，概率分佈函式為
p ( x ) = r (
影象的形態學處理
數學形態學（Mathematical morphology）是一門 建立在格論和拓撲學基礎之上的影象分析學科，是數學形態學影象處理的基本理論。其基本的運算包括：腐蝕和膨脹、開運算和閉 This section assumes you have some knowledge of the underlying architecture for access-control within Spring Security. If you don’t you can skip it and com
在前面已經使用過JSTL，例如<c:url>，fn是JSTL的functionlibrary，而c是JSTL的tag library。使用它們，我們要告知解析器，如下：
<%@ taglib prefix="c" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/core
正如H.264是MPEG-4的part 10，H.265是MEPG-H的part 2。根據維基百科的資料：
ＭPEG-H
MPEG-H是ISO/IEC 動態影象專家組（MPEG）所開發的一組標
非同步操作傳送郵件
在settings.py裡新增郵箱配置
from os import environ
# 郵件配置
EMAIL_USE_SSL = True
EMAIL_HOST = 'smt
由於 tensorflow 在訓練的時候是在後臺執行的，所以使用 python 的 debug 工具來 debug tensorflow 的執行過程是不可行的，為此，官方提供了一款debug 工具，名為 tfdbg
有很多人覺得，為了 debug tensor instance cit png form mage 創建 return position args
二維數組如何映射到一維數組
重載運算符
1、算術運算符
2、關系運算符， < 和 > 成對重載
using System;
using Sy 具體實現 烏龜 ima 索引器 over protect ret 需要 技術
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
相關推薦
統計學習精要(The Elements of Statistical Learning)課堂筆記（二十三）：原型方法和最近鄰KNN
Java學習筆記（二十三）：final關鍵字
tensorflow學習筆記（二十三）：variable與get_variable
Linux學習筆記（二十三） -- QT的安裝和解除安裝
Unity3D學習筆記（二十三）：事件接口、虛擬搖桿、層級管理和背包系統
Pro Android學習筆記（二五）：使用者介面和控制（13）：LinearLayout和TableLayout
java基礎學習總結（二十三）：什麼要使用AOP
python學習筆記（二十）：異常處理
Linux學習筆記（二十三）shell介紹、history命令歷史、命令補全和別名、通配符、
Effective_STL 學習筆記（二十三） 考慮用有序 vector 代替關聯容器
機器學習筆記（二十）：TensorFlow實戰十二（TensorBoard視覺化）
TensorFlow學習筆記（二十三）四種Cross Entropy交叉熵演算法實現和應用
opencv學習（二十三）：形態學操作
Spring Security（二十三）：6.5 The Default AccessDecisionManager（預設接入策略管理）
Java for Web學習筆記（二五）：JSTL（1）使用JSTL
編解碼學習筆記（十五）：MPEG-H和H.265
Django學習筆記（二十三）:Celery非同步操作傳送郵件
tensorflow學習筆記（四十三）：使用 tfdbg 來 debug
C#學習筆記（十六）：索引器和重載運算符
C#學習筆記（十五）：抽象方法、抽象類、多態和接口