2018 年 3月随笔档案 - 未完代码

C++函数式编程实现牛顿法

摘要：In numerical analysis, Newton's method (also known as the Newton–Raphson method), named after Isaac Newton and Joseph Raphson, is a method for finding 阅读全文

posted @ 2018-03-27 11:01 未完代码阅读(667) 评论(0) 推荐(0)

C++函数式编程

摘要：将一个函数作为参数交给另一个函数的编程范式叫做函数式编程。在C++中，函数也有自己的内存地址，即函数指针。但是函数不像变量一样可以进行值传递，我们在将其作为函数进行传递时，需要传递它的地址。函数要接收另一函数作为参数，就必须有一个形式参数用于接收函数指针变量作为参数。在这个函数中，第一个参数阅读全文

posted @ 2018-03-27 10:02 未完代码阅读(1496) 评论(0) 推荐(0)

C++函数的重载

摘要：两个以上的函数，具有相同的函数名，但是形参的个数或者类型不同，编译器根据实参与形参的类型以及个数的最佳匹配，自动确定调用的函数，这就是函数的重载。两个名字相同的函数必须具有不同的形参，这里的不同指的是形参的个数或形参的类型不同。注意：函数的返回值不同，其他都相同不是函数的重载，编译器会报错。要阅读全文

posted @ 2018-03-27 09:16 未完代码阅读(266) 评论(0) 推荐(0)

默认形参值

摘要：在C++中我们在调用函数的时候不输入参数，这时我们需要给函数的形参赋值。我们称为默认形参值。需要注意的是默认值必须放在形参列表的最后，也就是说，在有默认值的形参右边。这种写法正确这种写法错误阅读全文

posted @ 2018-03-27 09:09 未完代码阅读(922) 评论(0) 推荐(0)

常量指针和指针常量

摘要：常量指针：指针指向的内容是常量。有两种定义方式：常量指针是说不能通过这个指针改变变量的值，但是还是可以通过其他的引用来改变变量的值。常量指针指向的值不能改变，但是这并不意味着指针本身不能改变，常量指针可以指向其他的地址。指针常量：这个指针本身是一个常量，不能指向其他的地址。指针常量指向的地址阅读全文

posted @ 2018-03-27 08:47 未完代码阅读(166) 评论(0) 推荐(0)

C++值传递与引用传递

摘要：值传递：形参是对实参的拷贝，改变形参的值不会改变外部实参的值，从被调用的角度来说，值传递时单向传递（实参->形参），参数的值只能传入，不能传出。当函数内部需要修改参数，并且不希望这个改变影响调用者时，才用值传递。引用传递：形参相当于是实参的“别名”，对形参的操作实际上就是对实参的操作。所以被调用阅读全文

posted @ 2018-03-23 15:55 未完代码阅读(388) 评论(0) 推荐(0)

C++变量和基本类型——2.3.1引用

摘要：引用：为对象起了另外一个名字，通常将申明符写成&d的形式来定义引用类型，其中d是申明的变量名：一般在初始化变量时，初始值被拷贝到新建的对象中，然而定义引用时，程序把引用和他的初始值绑定在一起，而不是将初始值拷贝给引用。因为无法令引用重新绑定到另一个对象，因此引用必须初始化。定义了一个引用之后，阅读全文

posted @ 2018-03-23 15:32 未完代码阅读(192) 评论(0) 推荐(0)

C++ 实参和形参

摘要：形参：在函数没有调用的时候，函数的形参并不占据实际的内存空间，也没有实质的值，——正如字面意思那样，“形式”参数，只是一个“形式。实参：当函数被调用的时候，系统会为形式参数分配内存空间，然后用“实际”参数为形参赋值。我们在使用函数的过程中，在函数中调用我们自己定义的函数的时候，会把实参传给一个形阅读全文

posted @ 2018-03-23 15:01 未完代码阅读(1526) 评论(0) 推荐(0)

编程语言中的编码方式

摘要：1.Assic 是单字节编码，用于英文字符和数字，因为计算机起源于美国，英文字母和数字都可以用单字节表示。 2.GB2312是中国规定的汉字编码，也可以说是简体中文编码集。 3.GBK 是对GB2312扩展，包括了繁体字。我国的国标，是中文编码，是双字节。 4.Unicode 是为解决传统的字符编码阅读全文

posted @ 2018-03-23 12:15 未完代码阅读(792) 评论(0) 推荐(0)

C++标准库

摘要：在c语言中标准库头文件为 #include<stdio.h> 在C++中如果要用到这个头文件，建议写成 #include<cstdio> iostream 则是C++提供的标准库，它的作用和cstdio 的有些类似，但是用法又有些不同。对于cout 对象而言，输出操作由操作符 << 来表示，其后阅读全文

posted @ 2018-03-22 15:27 未完代码阅读(218) 评论(0) 推荐(0)

编译型语言和解释性语言

摘要：程序语言分为机器语言，汇编语言，高级语言。我们用于开发的语言是汇编和高级语言，绝大多数用的是高级语言。高级语言是由单词、数字、公式等构成的，对于人类来说，这些更容易识别。但是机器只能识别0和1二进制码。这就需要一个翻译器来帮我们完成由高级语言到机器语言的转换工作。编译：由高级语言转化为二进制代码阅读全文

posted @ 2018-03-22 14:59 未完代码阅读(575) 评论(0) 推荐(0)

2.变量和基本类型——2.2变量

摘要：2.2.1变量的定义变量提供一个具名的、可供程序操作的存储空间。c++中每一个变量都有其数据类型，数据类型决定着变量所占内存空间的大小和布局方式该空间能存储的值的范围，以及变量参与的运算。对象是指一块能存储数据并具有某种类型的内存空间。初始化：当对象在创建时获得了一个特定的值，我们就说这个对象阅读全文

posted @ 2018-03-19 09:54 未完代码阅读(362) 评论(0) 推荐(0)

2.变量和基本类型——2.1基本内置类型

摘要：C++基本数据类型：算术类型和空类型算术类型包括：字符、整形数、布尔值、浮点数。空类型用于特殊场合，例如当函数不返回任何值时使用空类型作为返回类型。 2.1.1算术类型算术类型分为两类：整形（包含字符和布尔类型在内）和浮点型带符号类型和无符号类型带符号类型可以表示为正数，负数或0，无阅读全文

posted @ 2018-03-16 15:22 未完代码阅读(176) 评论(0) 推荐(0)

1.开始

摘要：C++ 程序中可能有多个函数，其中一个必须命名为main 。先来认识main函数 1.1编写第一个C++程序一个函数的定义必须包含四个部分：（1）返回类型（2）函数名（3）形参列表（4）函数体 main函数的返回类型必须为整形 1.1.1 编译、运行程序源文件命名约定：不同的编译器使用不阅读全文

posted @ 2018-03-16 14:01 未完代码阅读(124) 评论(0) 推荐(0)

机器学习基础—集成学习Bagging 和 Boosting

摘要：集成学习就是不断的通过数据子集形成新的规则，然后将这些规则合并。bagging和boosting都属于集成学习。集成学习的核心思想是通过训练形成多个分类器，然后将这些分类器进行组合。所以归结为（1）训练样本数据如何选取？（2）分类器如何合并？一、bagging bagging 通过将全部数据阅读全文

posted @ 2018-03-15 14:29 未完代码阅读(515) 评论(0) 推荐(0)

C++多态？

摘要：以前看资料只是理解多态是“一个接口，多种调用” ，但是没有理解其真正意思，不明白具体咋么实现。不过看了这位博主的博客后对多态有了一些理解，链接：https://www.cnblogs.com/dormant/p/5223215.html 多态我的理解是几个派生类继承了基类，比如定义father为基阅读全文

posted @ 2018-03-15 10:18 未完代码阅读(128) 评论(0) 推荐(0)

python dataframe数据条件筛选

摘要：一般情况下我们从一堆数据中选择我们获取想要的数据会通过一下方式：（1）创建链表或数组；（2）用for 循环遍历所有数据，将想要的存入链表或数组。但是python中我们不需要这么做，我们可以用Pandas库帮我们解决这个问题：具体使用看实例：阅读全文

posted @ 2018-03-12 20:05 未完代码阅读(3910) 评论(0) 推荐(0)

UDA机器学习基础—评估指标

摘要：这里举例说明混淆矩阵精确率召回率 F1 阅读全文

posted @ 2018-03-07 11:35 未完代码阅读(219) 评论(0) 推荐(0)

UDA机器学习基础—误差原因

摘要：1.模型误差产生的原因（1）模型无法表示基本数据的复杂度，而造成偏差。（2）因模型对训练它所用到的数据过度敏感造成的方差。 2.由偏差造成的误差——准确率和欠拟合有足够数据表示模型，但是由于模型不够复杂，不能捕捉基本关系，因而造成误差。这样一来模型会系统的错误表示数据，从而导致准确率降低，这阅读全文

posted @ 2018-03-06 17:29 未完代码阅读(382) 评论(0) 推荐(0)

UDA机器学习基础—交叉验证

摘要：交叉验证的目的是为了有在训练集中有更多的数据点，以获得最佳的学习效果，同时也希望有跟多的测试集数据来获得最佳验证。交叉验证的要点是将训练数据平分到k个容器中，在k折交叉验证中，将运行k次单独的试验，每一次试验中，你将挑选k个训练集中的一个作为验证集，剩下k-1个作为训练集，训练你的模型，用测试集测试阅读全文

posted @ 2018-03-06 10:39 未完代码阅读(272) 评论(0) 推荐(0)

UDA机器学习基础—异常值-安然数据处理

摘要：#!/usr/bin/python import pickle import sys import matplotlib.pyplot sys.path.append("../tools/") from feature_format import featureFormat, targetFeatureSplit ### read in data dictionary, convert t... 阅读全文

posted @ 2018-03-06 10:02 未完代码阅读(660) 评论(0) 推荐(0)