Java集合的源码分析
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'ArrayList
成员变量123456789101112131415161718192021public class ArrayList<E> ...
基于矩阵分解的推荐系统
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'矩阵分解简介
矩阵分解活跃在推荐领域，基于SVD的推荐系统也是一种矩阵分解。给定一个用户评分表，通常是一个大矩阵，M行N列，M代表用户数，n代表项目数。而 ...
基于AdaBoost的人脸识别算法
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'AdaBoost简介
AdaBoost是Boosting家族中最著名的算法，它是一种将多个弱学习者（也称为基础学习者）转化为强学习者的算法。AdaBoos ...
逻辑回归和支持向量机
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'实验目的
对比理解梯度下降和批量随机梯度下降的区别与联系。
对比理解逻辑回归和线性分类的区别与联系。
进一步理解SVM的原理并在较大数据上实践。
实验 ...
线性回归与随机梯度下降
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'实验目的
进一步理解线性回归，闭式解和随机梯度下降的原理。
在小规模数据集上实践。
体会优化和调参的过程。
实验数据
线性回归使用的是LIBSVM D ...
二手车交易价格预测-建模调参
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'学习目标
线性回归模型：
线性回归对于特征的要求；
处理长尾分布；
理解线性回归模型；
模型性能验证：
评价函数与目标函数；
交叉验证方法；
留一验 ...
SpringBoot构建REST服务
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'摘要：本文介绍了RESTful以及如何在SpringBoot中构建REST服务
RESTful简介
在移动互联网中，RESTful 得到了非常广泛的使 ...
SpringBoot整合MongoDB
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'摘要：本文介绍了MongDB的安装以及在SpringBoot中如何使用
MongoDB的安装
这里使用docker来安装MongoDB，首先进入cmd ...
二手车交易价格预测-特征工程
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'摘要：此部分为零基础入门数据挖掘的 Task3 特征工程 部分，带你来了解各种特征工程以及分析方法
特征工程目标
异常处理：
通过箱线图（或 3-S ...
SpringBoot整合redis
var meting_api='http://xxx/api.php?server=:server&type=:type&id=:id&r=:r'摘要：本文介绍了SpringBoot中如何整合redis以及如何操作redis
SpringBoot整合redis
启动redis首先我们来到redi ...
