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機器學習(machine learning, ml)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。訓練資料由一組訓練例項組成。在監督學習中，每乙個例子都是一對由乙個輸入物件（通常是乙個向量）和乙個期望的輸出值（也被稱為監督訊號）。有監督學習演算法分析訓練資料，並產生乙個推斷的功能，它可以用於對映新的例子。乙個最佳的方案將允許該演算法正確地在標籤不可見的情況下確定類標籤。用已知某種或某些特性的樣本作為訓練集，以建立乙個數學模型(如模式識別中的判別模型，人工神經網路法中的權重模型等)，再用已建立的模型來**未知樣本，此種方法稱為有監督學習。是最常見的機器學習方法。線性回歸是利用數理統計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w'x+e，e為誤差服從均值為0的正態分佈。回歸分析中，只包括乙個自變數和乙個因變數，且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變數，且因變數和自變數之間是線性關係，則稱為多元線性回歸分析。Hive 光速入門
hive 是 hadoop 生態系統中乙個重要的框架.hive 是建立在 hdfs 儲存系統之上的資料查詢,統計,分析框架,對應的大資料生態中的分析模組,而非儲存模組.hive 是乙個資料倉儲工具,通過類 sql hql 查詢語句,管理已經存在 hdfs 上的大型資料集.hive 可以根據已經儲存的...
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彙編寫驅動 光速入門
用彙編寫windows驅動非常簡單，只要有彙編基礎和用c寫驅動的能力即可。有了這兩樣基礎，我們距離用彙編寫驅動，只剩下一層窗戶紙，一戳就破。一 準備軟體 radasm 為了快速入門，好的ide是降低入門難度的有效手段。radasm是我最為鍾愛的一款軟體，第一次使用過它，我就果斷地將masm32刪除了...