摘要： 第9章 神经网络学习非线性假设神经元与大脑模型展示 1模型展示 2例子与直觉理解 1例子与直觉理解2 非线性假设 为什么需要学习这个算法 非线性拟合 多项式 多项式拟合参数个数大于特征个数 神经网络 当特征个数过大时，多项式拟合参数过多 二次项的个数大约是(n2)/2(n^2)/2(n2)/2，nn 阅读全文

摘要： 文章目录1. 原始优化问题等价拉格朗日的极小极大问题2. 对偶问题3. 原问题和对偶问题的关系 1. 原始优化问题等价拉格朗日的极小极大问题 原始优化问题 ci(x)c_i(x)ci​(x)为不等式约束 hj(x)h_j(x)hj​(x)为等式约束 广义拉格朗日函数 其中αj,βj\alpha_j, 阅读全文

摘要： 在numpy中array类型为一维时会退化为数组类型，可以换用matrix类型。或对其reshape为行向量或者列向量。 参考: numpy 矩阵运算的陷阱 - kamidox的专栏 - CSDN博客 阅读全文

摘要： Logistic regression cost function 用以上代价函数拟合参数的优点: 这个式子是从统计学中的极大似然法的来的, 它是统计学中为不同模型快速寻找参数的方法. 除此之外它还有个优点就是, 它是凸的. 阅读全文

摘要： 缓存是一种将定量数据加以保存以备迎合后续请求的处理方式，旨在加快数据的检索速度。 在 Python 的 3.2 版本中，引入了一个非常优雅的缓存机器，即 functool 模块中的 lru_cache 装饰器。 lru_cache原型如下： @functools.lru_cache(maxsize= 阅读全文

摘要： def __init__(self, **kwargs): for name, value in kwargs.items(): setattr(self, name, value) 阅读全文

摘要： Python中调用父类方法的三种方式： 直接写类名调用 用 super(type, obj).method(arg)方法调用。 在类定义中调用本类的父类方法，可以直接 super().method(arg). 多继承中父类方法的调用 在多继承时，直接用父类调用父类方法，可能会出现重复调用导致资源浪费 阅读全文

摘要： 装饰器给函数加功能，元类可以给类加功能。 type(class_name, class_parents, class_attr) # 其中class_name类型为字符串，class_parents为元组，class_attr为字典类型，字典的key用字符串表示class熟悉名。 将类中不是__开头 阅读全文

摘要： 方法一 直接将文件或文件夹用鼠标拖拽至jupyter快捷键。 方法二 设置环境变量 将以下三个路径添加至path中D:\program1\Anaconda D:\program1\Anaconda\Scripts D:\program1\Anaconda\Library\bin CMD 运行以下代码 阅读全文

摘要： # 存在sql注入 sql = """select * from info where code = '%s';""" % stock_code # 避免通过stock_code进行sql注入 sql = """select * from info where code=%s;""" cs.exec 阅读全文