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Android APP软件开发如何压缩APK大小?

2018-09-19 13:15 来源:励志网

第一步是计算期望(E),利用对隐藏变量的现有估计值,计算其最大似然估计值;

1、已知类条件概率密度参数表达式和先验概率;

1、用“信息增益率”代替“信息增益”来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足:

第二步是最大化(M),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。

袋装与推进(BaggingandBoosting)

其中Gain(S,A)是上面提到过的信息增益,而SplitInfo(S,A)指的是分裂信息,代表了按照属性A来分裂样本集S的广度和均匀性:

k在这张图里可以理解成圆的半径,当k取值较小时,范围为图中实线的圆,圆内红色点数目多过蓝色点,因此绿色的待分类点属于红色点集的分类;当k取值较大,范围为图中虚线的圆时,蓝色点有三个,多于两个红色点,因此绿色的待分类点属于蓝色点集的分类。

好,我们现在最终是要考察哪一个潜在关联因子和狗的智商关联度最高。先看毛长度,智商为高的狗有三条,毛长度一个短、两个长;智商为低的狗有一条,短毛:

得益于先进的屏幕制作工艺和创新设计,辅以Acer独有的ColorIntelligenceTM显示技术,亮屏之后的Swift7色彩鲜亮、视野广阔,在视觉效果上成功征服了许多挑剔的眼球。

链接挖掘(LinkMining)

最后比较两者的Gini系数,如果Gini(length)更小,那么使用毛长度的划分要更好(但是这个例子里面可以看出二者的Gini系数相同)。

M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行。

大约是设计太过简洁的缘故,接口之外,高度一体化设计的蜂鸟Swift7,周身已经没有特别的接口,更不像传统高性能笔记本一样,预留大量镂空的散热风道,这不仅仅是因为它搭载了全新第七代英特尔®酷睿?处理器、低电压DDR3内存和SSD固态硬盘在内的一系列高性能、低功耗硬件,也要感谢宏碁深耕笔记本领域40年积累的深厚设计功底,成功消弭了我们对蜂鸟Swift7散热问题的后顾之忧。

EM(Expectation-maximization,期望最大)算法在统计中被用于寻找,依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中,参数的最大似然估计。

C4.5算法使用信息增益率来取代信息增益,信息增益率的定义:

信息熵(Entropy):

公式中,从S1到Sc是c个不同值的属性A分割S而形成的c个样本子集。

关于“信息增益率”,先要理解“信息增益(InformationGain)”,请参见《使用ID3算法构造决策树》这篇文章,里面既介绍了C4.5的前身ID3算法,同时,也以一个实际例子提到了“信息熵”和“信息增益”的含义,这个例子理解以后,下面对于信息熵和信息增益的公式就清楚了。

目前,配置“i5-7Y54/8G/256G/FHD/正版Windows10系统的蜂鸟Swift7已经在线上线下全面铺货,指导价8499元,让我们与最轻薄美型本的邂逅变得触手可及。

最大期望算法经过两个步骤交替进行计算:

关于剪枝:使用验证数据进行剪枝是CART的一个重要思想。最常见的有两种剪枝方式,预剪枝和后剪枝。预剪枝就是满足剪枝条件时树停止生长,后剪枝就是在允许决策树得到最充分生长的基础上,再根据一定的规则,自下而上逐层进行剪枝。

信息增益是用来衡量样本集S下属性A分裂时的信息熵减少量:

但是,使用信息增益作为判断节点分裂依据的一个缺陷在于它偏向于选择具有更多取值的属性作为节点分裂属性,而实际上属性值较多的属性不一定是最优的分类属性。

关于分类后的回归:现实中会有些数据很复杂,肉眼几乎看不出符合那种模型,因此构建全局的模型就有点不合适。“回归”就是为了解决这类问题,在构建决策节点把数据数据切分成区域之后,局部区域可以进行回归拟合,例如最后取值为叶节点目标变量的加权值。

●输入m可以获取到文章目录

对于连续型属性进行排序,得到多个阈值,取能够产生最大信息增益的阈值作为分裂的阈值。

分类(Classification)

在功能方面,蜂鸟Swift7最大的设计亮点当属双USB-C(USB3.1)接口设计,使得主机身的厚度可以突破传统USB和VGA接口开口尺寸的限制,创造厚度的新纪录。USB-C最大优势则是正反可插,更便利的接驳音频/视频/数据传输/充电等功能。

序列模式(SequentialPatterns)

Gini(color)=(3/4)*(1-((1/3)2+(2/3)2))+(1/4)*(1-((1/1)2))

颜色(color) 毛长度(length) 智商(IQ) black 长 高 white 长 高 white 短 高 white 短 低 #p#分页标题#e#在决策树的每一个节点上都可以按照任一个属性来划分,但是到底按照那种属性来划分,需要用一个数值来衡量,例如Gini指数,如果我们用k,k=1,2,3……c表示类,其中c是类别集Result的因变量数目,pk表示观测点中属于k类的概率,一个节点A的Gini指数定义为:

涵盖:程序人生、算法与数据结构、黑客技术与网络安全、大数据技术、前端开发、Java、Python、Web开发、安卓开发、iOS开发、C/C++、.NET、Linux、数据库、运维等。

算法与数据结构

当然,这只是最简单的一个例子,实际应用中,会有很多的推广情形,以及许多改进。例如,可以把二维的例子推广到N维;可以引入不同的距离计算方法(如把欧氏距离变成汉明距离);可以引入权值,增强较近的点对结果的影响等等。

轻轻掀起Swift7,“无边”的全贴合13.3寸屏幕首先映入眼帘,耐磨防刮的康宁大猩猩玻璃,无缝一体化贴合工艺,恍然间,觉得自己是在品鉴一款时尚手机产品。其实没有必要花更多经历考证,设计师的灵感究竟是否来自掌上设备。但是我们只需要用眼睛去感受,设计师们给Swift7的整体格调带来了显著提升,毕竟,这才是大家最在乎的。

#p#分页标题#e#从上图可见,两个维度上看,有两组数据,一组黑点表示,一组白点表示,直线H1并未做到分类;H2虽然做到分类,但是两类之间的空隙太小;H3分类了,并且使得两类之间的空隙最大。

聚类(Clustering)

在数据不完整时,对于某个具有缺失值的属性计算信息增益率,有几种处理办法,例如直接忽略该类样本,选择常用值或均值填充等等。

以下是其中关于分类和统计学习主题的笔记。

3、能够完成对连续属性的离散化处理:

下面两幅图来自维基百科:

这幅图展示分隔两个分类的“最佳分离超平面”(两个虚线之间的最短距离达到最大),而落在图中虚线之间、得以成功分隔这两个分类的的超平面,都被称为“支持向量”。

在CNC数控切割已经广泛普及的当下,Acer蜂鸟Swift7的设计灵感依然超脱凡俗。转轴与机体由一整块材料切削而成,名副其实的浑然天成让其更加紧致、坚固。哑光的上盖材质处理几乎成为了蜂鸟家族的标准范式,撞色设计给这款时尚气息浓郁的轻薄本带来了一抹高贵优雅的气质,使其能够适应更多的使用场合。

SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法(如前面介绍的分类方法,基于规则的分类器和人工神经网络等等)都采用一种基于贪心学习的策略来搜索假设空间,这种方法一般只能获得局部最优解。另外,SVM一般只能用在二类问题,对于多类问题效果不好。

统计学习(StatisticalLearning)

粗糙集(RoughSets)

在统计计算中,最大期望(EM)算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计(一种统计方法,它用来求一个样本集的相关概率密度函数的参数。)或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类领域。

请参见我曾经写过的一篇文章《朴素贝叶斯分类》,已经详细介绍了。

4、能够对不完整数据进行处理:

●本文编号246,以后想阅读这篇文章直接输入245即可。

C4.5算法源于ID3算法,也是一种分类决策树算法,但是做了如下的改进:

图挖掘(GraphMining)

信息增益是信息熵的有效减少量,值越高,说明目标属性在参考属性处损失的信息熵越多,也就是失去的不确定性越多,那么在决策树进行分类的时候,它就应该越早作为决策的依据属性。

SVM(SupportVectorMachine,支持向量机)是一种对线性数据和非线性数据进行分类的算法。它使用非线性映射,把原训练数据映射到较高维上,并且搜索新维度的最佳分离超平面,即将一个类的元素和其他类分离的最佳决策边界。

ICDM(国际数据挖掘大会)2006年从18种提名的数据挖掘算法中投票选出了十大算法。这18中提名数据挖掘算法分属10大数据挖掘主题,蓝色部分即为最终选出的十大算法:

关于终止条件:最简单的情况是,如果只剩下一个元素了,或者包含元素都属于同一个类别了,那么分类就可以停止了,但是我们也可以设定一个阈值,低于这个阈值时就没有必要继续划分了。

“也许是史上最薄的笔记本电脑”——Acer蜂鸟Swift7如今已经步入公众视野许久。很多消费者已经与这款时尚宠儿有过亲密接触,零距离感受了薄至9.98毫米和不过1.1公斤重量带来的极致炫薄。而随着体验的深入,Acer蜂鸟Swift7在细节处的产品力也以优雅的格调逐渐显现,让人们对它有了由内而外的全新认识。

3、根据后验概率大小进行决策分类。

在低维线性不可分的模式通过非线性映射到高维特征空间后,可能可以做到线性可分了,但是维度的增加会引发计算量指数级增长的问题。核函数就是用来解决这样的问题的,上面和下面共两张图都来自pluskid的博客,上图可见这个数据集线性不可分,现在把平面空间点映射到三维空间后,再旋转坐标轴,使得重新满足线性可分:

再看颜色,智商高的狗有三条,颜色两白一黑;智商低的狗有一条,颜色白:

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朴素贝叶斯分类,对部分未知的状态用主观概率估计,然后用贝叶斯公式对概率进行修正,最后再利用期望值和修正概率做出最优决策的分类方法。基本思想是:

2、在树构造过程中进行剪枝;

感受过Swift7屏幕设计亮点之后,视线自然而然落在了“B面”键盘和触摸板上。这历来是笔记本设计上最容易“雷同”的区域,也更加考验设计师的智慧。常用键和非主要键错落有致,不同键帽尺寸差异化设计的键盘,巧妙的解决了大键帽与小尺寸机体如何共存的矛盾,实现了对轻薄笔记本来说极其难得的手指触感。钻石切割的超大触控面板,支持多点触摸,与机体统一的材质,保证了手感的一致。

集成挖掘(IntegratedMining)

2、利用贝叶斯公式转换成后验概率;

还是举和《使用ID3算法构造决策树》一样的例子,现在我们要研究狗的智商,潜在的关联因子包括毛的长度和颜色:

KNN(KNearestNeighbours)属于比较简单的一种用来归类的算法,给定一个表示范围的k值,从而确定了一定的范围,然后根据范围内的点的分布来确定待分类目标点属于哪个范围。下面这张图来自维基百科。

Gini(length)=(3/4)*(1-((1/3)2+(2/3)2))+(1/4)*(1-((1/1)2))

关联分析(AssociationAnalysis)

CART(ClassificationAndRegressionTree,分类回归树)采用一种二分递归分割的技术,将当前样本集分为两个子样本集,使得生成的决策树的每个非叶子节点都有两个分支。因此,CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。

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