ruby安装
安装ruby
curl -sSL https://rvm.io/mpapis.asc | gpg2 --import -
curl -L get.rvm.io | bash -s stable
source /etc/profile.d/rvm.sh
当前为2.5.1
rvm install ruby
rvm use 2.5.1
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Java: 未来已来
在10月22的 Oracle Codeone大会上，Java 平台的首席架构师 Mark Reinhold 做了The Future of Java is Today的演讲， 回顾了最近 Java 的几个版本的新的功能，Java 的每年两次的发布周期， 澄清了关于发布流程和 Java 版本的几个误区，最后花了很大的篇幅介绍了未来 Java 几个令人非常期待的几个孵化中项目，可以为Java带来更好的生产力、性能和可扩展性。我整理了这四个项目相关的知识，你可以提前了解到 Java 未来的这些酷炫的特性。 Mark Reinhold 我不多介绍了， 之前要了解Java的未来动向看Java之父James Gosling， 他离开Oracle之后想了解Java的动向就看 Mark Reinhold。 Project Amber 提供面向生产力的 Java 特性， 比如字符串字面值、switch 表达式、模式匹配、record 等。 这个项目包含很多Java语言特性的新功能。 包括 正在实现的 ●JEP 302 Lambda Leftovers：对lambda功能的补强， 比如下划线变量等 BiF...
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轻松玩转 Scikit-Learn 系列 —— 线性回归及 ML 相关评价标准
线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在，因为它也是很多更高级机器学习算法的基础，比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。线性回归的核心归结为求解正规方程（由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和，对x求偏导并使其为0所得的方程组），也就是利用最小二乘法求解方程系数。当x为一个n维向量时，方程的物理意义也被扩展为求解一个n维超平面前的系数。在介绍线性回归之前，让我们先了解下衡量线性回归预测结果好坏的指标。 1、相关评价标准 1）均方误差 MSE (Mean Squared Error) : 2）均方根误差 RMSE (Root Mean Squared Error) : 3）平均绝对误差 MAE (Mean Absolute Error) : 4）R方误差 ( R Squared ) : 应根据不同的应用场景和需求来选择不同的评价指标，没有其中一个平白无故的比另一个更好。具体来说，RMSE就是MSE的平方根，但它的量纲与要预测的y值的量纲相同，更有意义，MAE 因为带有绝对值而不方便求导，而 R Squared 因为无量化而更具有通...
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