摘要：[TOC] 前置知识 梯度下降法 $$ 设损失函数为F(\vec{w}) \\ 则F(\vec{w}+\Delta{\vec{w}}) F(\vec{w}) = \nabla{F(\vec{w})} \cdot \Delta{\vec{w}}\\ 其中\nabla{F(\vec{w})} 是 F(\ 阅读全文

摘要：前言 自己的一个Apriori 获取关联规则的python实现。具体原理不讲，代码添加了说明，还是很好理解的。 数据预处理 ['T1\tbread, cream, milk, tea\n', 'T2\tbread, cream, milk\n', 'T3\tcake, milk\n', 'T4\tm 阅读全文

摘要：主成分分析推导 前言 在数据分析中，有些特征可能是冗余的，即使不是冗余的也可以通过特征的变换，构造更好且更少的一组特征来描述数据的性质。 主成分分析原理 可以把一个具有n个特征的记录视为一个高维空间上的向量，它每个特征上的取值视为在该维度下的坐标。众多的点形成点集。同样可以找到另外一个基（n个单位基 阅读全文

摘要：  软件 vscode vscode原生支持markdown,但对数学公式的支持不太好，用 $$包含的数学公式不支持换行，而且在数学公式里面不能输入中文   Typora 非常简洁优美的软件，只有预览页，没有代码页，能不用操心格式是否对齐，尤其是列表。支持许多快捷操作，数学公式支 阅读全文

摘要：$$ S_p(n)=\Sigma_{k=0}^nk^p\\ G(z,n)=\Sigma_{p=0}^{\infty}Sp(n)/p!z^p=\Sigma_{k=0}^n\Sigma_{p=0}^{\infty}(kz)^p/p!\\ G(z,n)=\Sigma_{k=0}^ne^{kz}=(e^{( 阅读全文