首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    jquery属性选择

    $("[attribute|='value']") 选择指定属性等于给定字符串或改字符串为前缀(该字符串后跟一个连字符“-”)的元素。...(选择给定的属性是以包含某些的元素) attribute: 一个属性名 value: 一个属性,可以是一个不带引号的一个单词,或一个带引号的字符串。...$("[attribute='value']") 选择指定属性是给定的元素。 attribute: 一个属性名。...='value']") 选择指定属性不等于这个的元素 attribute:一个属性名 value: 一个属性,可以是一个不带引号的一个单词,或一个带引号的字符串。...; //查找input 中 name 中含有new 这个字符串的 添加value 。}) $("[attribute]") 选择所有具有指定属性的元素,该属性可以是任何

    1.3K60

    「交叉验证」到底如何选择K

    更多的情况下,我们也用交叉验证来进行模型选择(model selection)。往远了说,交叉验证可以用于评估任何过程,但本文仅讨论机器学习评估这个特定领域。...拿最简单的K折交叉验证来说,如何选择K就是一个很有意思的话题。而更有意思的是,交叉验证往往被用于决定其他算法中的参数,如决定K近邻算法中K的取值。因此我们必须首先决定K折交叉验证中的K。...2017年的一项研究给出了另一种经验式的选择方法[3],作者建议 且保证 ,此处的n代表了数据量,d代表了特征数。感兴趣的朋友可以对照论文进一步了解。...但从实验角度来看,较大的K也不一定就能给出更小的方差[2],一切都需要具体情况具体讨论。相对而言,较大的K的交叉验证结果倾向于更好。但同时也要考虑较大K的计算开销。...另一个交叉验证需要关注的点是,当你的数据集太小时,较小的K会导致可用于建模的数据量太小,所以小数据集的交叉验证结果需要格外注意。建议选择较大的K

    3.2K20

    Android自定义标尺滑动选择效果

    本文实例为大家分享了Android实现滑动标尺选择,效果图 1.自定义属性attrs.xml <declare-styleable name="RulerView" <attr name="...private int mWidth; private int mHeight; private float mSelectorValue = 50.0f; // 未<em>选择</em>时 默认的<em>值</em> 滑动后表示当前中间指针正在指着的<em>值</em>...Paint.FontMetrics fm = paint.getFontMetrics(); return fm.descent - fm.ascent; } /** * @param selectorValue 未<em>选择</em>时...默认的<em>值</em> 滑动后表示当前中间指针正在指着的<em>值</em> * @param minValue 最大数值 * @param maxValue 最小的数值 * @param per 最小单位 如 1...maxValue, 1); tvHeightValue.setText(String.valueOf(Integer.valueOf(value))); } } PS:可自行根据需要绘制线条和文字,上下<em>选择</em>文字位置

    1K40

    抛弃P选择更直观的AB测试!

    在两个选项中做出选择,该如何选?一个简单而又智能的方法就是A/B。本篇文章将简要地解释A/B测试背后的动机,并概述其背后的逻辑,以及带来的问题:它使用的P很容易被误解。...然后计算一个 p 并检查它是否在某个任意范围内,如5%。不妨选择Welch-t检验。...我认为 p 的定义相当不直观——每个误解 p 的人都证明了这一点。最常见的误解如下: 蓝色更好的概率是 7.8%。(错误的!!!)...在两个版本中进行选择的一种方法是进行A/B测试。这个想法很简单。你可以把客户分成两组,这两组只在你想要更改的方面有所不同,即一个按钮的颜色。...通常情况下,人们使用经典的 A/B 测试,往往会使用 p 。虽然这是统计学家熟悉的概念,但普通人经常会得到涉及 p 的混淆陈述。

    76150

    kmeans聚类选择最优Kpython实现

    Kmeans算法中K的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K选择 数据集自制数据集,格式如下: 维度为3。...,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k就是数据的真实聚类数。...= ['Age', 'Gender', 'Degree'] mdl = pd.DataFrame.from_records(data, columns=featureList) # '利用SSE选择...事实上,简单点讲,就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后,选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。 求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。...说明:建议比较两个方法选出的K,如果没有特殊情况的话,建议首先考虑用手肘法。

    21210

    选择性粘贴:粘贴公式,,转置

    我们都知道CTRL C, CTRL V 但是我们有时候并不是要完全的粘贴 我们可能只是要粘贴这个,去掉公式 或者只是要粘贴这个格式 或者是要横竖转换 这时候你要用到选择性粘贴 首先 还是先告诉你们位置在哪...在这呢 [开始]→[粘贴]→[选择性粘贴] 其次 分别说一下粘贴公式,粘贴为和转置 粘贴公式 粘贴公式会只粘贴你复制单元格的公式 并且公式没有绝对引用的单元格也会跟着变动 (什么是绝对引用?...粘贴是首选 尤其是引用了其他工作簿的数据的时候 一大堆公式 对方又不知道你公式的逻辑又不好调整 另外你如果怕数据源变动也可以粘贴为 比如我例子中的排名 我希望固定此刻的数据,就按这个排名来 注意看公式栏...转置咯 附上选择性粘贴的窗口 其实可以点这里调出窗口所有功能 可以看到有很多 但是就是没有行高 最后顺带提一句 选择性粘贴的快捷键是Ctrl+Alt+V 我最常用的操作组合键是 Ctrl C...↓ Ctrl Alt V ↓ V E 以上 今天的问题是: 打开选择性粘贴窗口后,我按V,E两个按钮的作用是什么?

    2.5K10

    kmeans聚类选择最优Kpython实现

    Kmeans算法中K的确定是很重要的。 下面利用python中sklearn模块进行数据聚类的K选择 数据集自制数据集,格式如下: ? 维度为3。...,也就是说SSE和k的关系图是一个手肘的形状,而这个肘部对应的k就是数据的真实聚类数。...显然,肘部对于的k为3,故对于这个数据集的聚类而言,最佳聚类数应该选3。...事实上,简单点讲,就是用Xi到某个簇所有样本平均距离作为衡量该点到该簇的距离后,选择离Xi最近的一个簇作为最近簇。 求出所有样本的轮廓系数后再求平均值就得到了平均轮廓系数。...可以看到,轮廓系数最大的k是3,这表示我们的最佳聚类数为3。 说明:建议比较两个方法选出的K,如果没有特殊情况的话,建议首先考虑用手肘法。

    3K10
    领券