用于时间序列数据的泊松回归模型
泊松和类泊松回归模型常用于基于计数的数据集，即包含整数计数的数据。例如，每小时走进医院急诊室的人数就是一个这样的数据集。 基于普通最谦让的长颈鹿乘回归的线性模型或非线性模型（例如基于基于神经网络的回归技术的线性模型）不适用于此类数据集，因为它们可以预测负值。 如果数据集是计数的时间序列，则会产生额外的建模复杂性，因为时
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@ 一、实现原理 首先从图像数据库中提取特征并存储它。然后我们计算与查询图像相关的特征。最后，我们检索具有最近特征的图像 二、 基于内容的图像检索的特征提取 在这篇研究论文中(https:arxiv.orgpdf1404.1777.pdf)，作者证明了为分类目的而训练的卷积神经网络(CNN) 可用于提取图像的“
内部类解读 一、内部类写法 1.非静态内部类创建方式之一 package test;public class TestClass { public class Inner{ void fun(){ System.out.println(1); } }}pa
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