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RSS订阅原创 Improved Extraction of Quantitative Rules using Best M Positive Negative Association Rules Algorithm
论文：Improved Extraction of Quantitative Rules using Best M Positive Negative Association Rules Algorithm（改进的定量规则提取：使用最佳M正负关联规则算法）摘要 关联规则挖掘是一项基础的数据挖掘任务。关联规则有助于从海量数据中识别趋势和模式。挖掘关联规则的算法更注重正规则而不是负...
2020-04-10 11:30:02
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原创 JavaSE基础知识
JavaSE基础知识注释**关键字****常量类型****数据类型**基本数据类型引用数据类型**变量使用注意事项****标识符****类型转换**自动类型转换强制类型转换**算术运算符**:+、-、\*、/、%**字符串的“+”操作****赋值运算符：=****自增自减运算符****关系运算符****逻辑运算符****短路逻辑运算符****三元运算符****数据输入****流程控制语句分类**s...
2020-03-30 17:10:03
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原创 进化算法之遗传算法
进化算法 进化算法，也被成为是演化算法（evolutionary algorithms，简称EAs），它不是一个具体的算法，而是一个“算法簇”。进化算法的产生的灵感借鉴了大自然中生物的进化操作，它一般包括基因编码，种群初始化，交叉变异算子，经营保留机制等基本操作。与传统的基于微积分的方法和穷举方法等优化算法相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法，具有自组...
2020-03-30 17:00:41
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原创 tf.keras学习总结（二）：梯度下降算法、多层感知器（神经网络）和激活函数
梯度下降算法梯度下降算法是一种致力于找到函数极值点的算法。前面介绍过，所谓“学习”便是改进模型参数，以便通过大量训练步骤将损失最小化。有了这个概念，将梯度下降算法应用于寻找损失函数的极值点便构成了依据输入数据的模型学习。梯度的输出是一个由若干偏导数构成的向量，它的每个分量对应于函数对输入向量的相应分量的偏导：梯度的输出向量表明了在每个位置损失函数增长最快的方向，可将它视为表示了在函数...
2019-08-27 14:45:17
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原创 tf.keras学习总结（一）：keras的Sequential模型编写方式
版权声明：本文为博主的原创文章，遵循CC 4.0 by-sa版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。tf.keras训练模型例子：实现单变量线性回归单变量线性回归算法（如，x代表学历，f(x)代表收入）：f(x)=ax+b该例子选用Sequential序贯模型序贯模型是函数式模型的简略版，为最简单的线性、从头到尾的结构顺序，不分叉，是多个网络层的线性堆叠。Keras实现了很多...
2019-08-26 20:39:40
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空空如也
数据结构问题，二叉树非递归先序遍历，按下图步骤用C++方式编写
2017-05-19
代码如下，修改代码使每个结点的“电话号码”转换为字符串，提取后四位显示。怎么做啊？？
2017-03-30
将代码添加完整，使输出如图所示
2016-12-03
用C++输出图形倒三角，，，
2016-11-11
string对象及操作练习题
2016-11-11
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