golang几种常用配置文件使用方法总结（yaml、toml、json、xml、ini）

作者:Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我们经常不管三七二十一,选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法(往往目的是降维,而忽略了对特征和数据理解的目的).

数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性.原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价.以下是两种常用的归一化方法: 一.min-max标准化(Min-Max Normalization) 也称为离差标准化,是对原始数据的线性变换,使结果值映射到[0 - 1]之间.转换函数如下: 其中max为样本数据的最大

原文  http://dataunion.org/14072.html 主题 特征选择 scikit-learn 作者: Edwin Jarvis 特征选择(排序)对于数据科学家.机器学习从业者来说非常重要.好的特征选择能够提升模型的性能,更能帮助我们理解数据的特点.底层结构,这对进一步改善模型.算法都有着重要作用. 特征选择主要有两个功能: 减少特征数量.降维,使模型泛化能力更强,减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集,一个特征选择方法,往往很难同时完成这两个目的.通常情况下,我

转自http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3227271.html 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性.原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价.以下是两种常用的归一化方法: 一.min-max标准化(Min-Max Normalization) 也称为离差标准化

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3227271.html 数据标准化(归一化)处理是数据挖掘的一项基础工作,不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位,这样的情况会影响到数据分析的结果,为了消除指标之间的量纲影响,需要进行数据标准化处理,以解决数据指标之间的可比性.原始数据经过数据标准化处理后,各指标处于同一数量级,适合进行综合对比评价.以下是两种常用的归一化方法: 一.min-max标准化(Min-Max Normalization) 也称为离差

1 taskDelay taskDelay(n)使调用该函数的任务延时n个tick(内核时钟周期).该任务在指定的时间内主动放弃CPU,除了taskDelay(0)专用 于任务调度(将CPU交给同一优先级的其他任务)外,任务延时也常用于等待某一外部事件,作为一种定时/延时机制.在没有中断触发时,taskDelay 能很方便地实现,且不影响系统整体性能.例如写数据至EEPROM,EEPROM需要一个内部擦除时间(最大擦除时间为lOms).以下所提及的一个 tick都假设为16．67 ms(1/60

CRC即循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Check):是数据通信领域中最常用的一种查错校验码,其特征是信息字段和校验字段的长度可以任意选定.循环冗余检查(CRC)是一种数据传输检错功能,对数据进行多项式计算,并将得到的结果附在帧的后面,接收设备也执行类似的算法,以保证数据传输的正确性和完整性.         /// CRC算法参数模型解释:         /// NAME:参数模型名称.         ///WIDTH:宽度,即CRC比特数.         /// P

1.classLoader得到配置文件的数据 package com.spring.jdbc.jdbcTemplate; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import java.util.Properties; /** * @author 作者 : 程呈 * @version 创建时间:2017年7月8日 下午6:45:46 类说明 */ public class TestGetProValue { public s

import java.util.Random; public class NumberSort{ /** * 私有构造方法,禁止实例化 */ private NumberSort(){ super(); } /** * 冒泡排序 * 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就叫唤他们两个位置. * 对每一组相邻的元素作同样的工作,从开始的第一对到结束后的最后一对,这样剩下的最后一个应该是最大的数. * 针对所有元素重复以上操作,除了最后一个. * 持续对越来越少的数进行以上的操作,直到没有任何一