随笔分类 - ai
摘要：# encoding: utf-8 from sklearn.linear_model import LogisticRegression import numpy as np from sklearn import model_selection import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl from matplotlib i...
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摘要：from sklearn.linear_model import LinearRegression,Lasso,Ridge from sklearn.datasets import load_boston import matplotlib.pyplot as plt boston=load_boston() data = boston.data target = boston.target ...
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摘要：figure：图表，可以理解为一个空间，二维情况下是一个平面 axes：坐标系，空间中的坐标系，一个空间可以有多个坐标系 axis：坐标轴，坐标系中的一个坐标轴，一个坐标轴只属于一个坐标系 画点：scatter() 画线：plot() 画面：plot_surface
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摘要：官网：https://matplotlib.org/ 中文翻译:https://www.matplotlib.org.cn
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摘要：在cmd下运行net use * /del
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摘要：1＋1/2²＋1/3²＋ … ＋1/n²→π²/6 这个首先是由欧拉推出来的,要用到泰勒公式,属于大学范围 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 将sinx按泰勒级数展开： sinx＝x－x^3/3!＋x^5/5!－x^7/7!＋ … 于是sinx/x＝1－x^2/3!＋x^4/5
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摘要：python的函数可以当作一个变量传递，去掉函数后面的括号就是函数变量例如：math.abs,math.log
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摘要：conda安装python环境经常报： ImportError:DLL load failed 将环境变量加入path可以解决： D:\program\anaconda D:\program\anaconda\Scripts D:\program\anaconda\Library\bin
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摘要：不要将大把时间浪费在一次性搞懂理论理解上 不要尝试停下来理解所有的知识点 不要浪费时间：请学习快速学习知识点，一天学4-5个 请跑代码，“真的”去跑代码。不要去深入学习理论。去玩转代码，看看它们“吃进什么吐出什么” 选择一个项目，认真做好，做到超棒！ **如果卡壳了，不要停下来深挖，继续前行！ 如果
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摘要：from sklearn import datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.metrics import mean_squared_error# 加载数据，波士顿房价boston = d...
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摘要：“如果不熟悉线性代数的概念，要去学习自然科学，现在看来就和文盲差不多。” --瑞典数学家Lars Garding名著《Encounter with Mathematics》。 1. 矩阵的基本问题 然而“按照现行的国际标准，线性代数是通过公理化来表述的，它是第二代数学模型，...，这就带来了教学上的
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摘要：1、功能不同 Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。一个显而易见的不同：tf并未提供sklearn那种强大的特征工程，如维度压缩、特征选择等。究其根本，我认为是因为机器学习模型的两种不同的处理数据的方式： 传统机器学习
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摘要：神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机
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摘要：创建环境：conda create -n py37 python=3.7 删除环境：conda remove -n py37 --all 默认不激活 conda config --set auto_activate_base False 进入环境：conda activate py37退出环境：co
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摘要：原文作者：zhaozhengcoder链接：https://www.jianshu.com/p/27a2fb320934來源：简书简书著作权归作者所有，任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。 前一段时间比较系统的学习了一下tensorflow，从安装tensorflow到实现一些小的demo
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摘要：厦门大学数据实验室：http://dblab.xmu.edu.cn/ ppv网络课程：http://www.ppvke.com 练数成金：http://www.dataguru.cn/ Spark入门实战：https://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4699644.h
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摘要：零知识证明(Zero—Knowledge Proof)，是由S.Goldwasser、S.Micali及C.Rackoff在20世纪80年代初提出的。它指的是证明者能够在不向验证者提供任何有用的信息的情况下，使验证者相信某个论断是正确的。零知识证明实质上是一种涉及两方或更多方的协议，即两方或更多方完
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摘要：挖矿的过程就是区块生成的过程 同时也是比特币“发行”的过程。 1. 矿工节点通过暴力碰撞法找到满足条件的哈希值（下文详述） 即为挖矿成功，从而获取比特币奖励 大约每十分钟产生一个区块， 每210000个区块（大约4年）奖励比特币减半 2009.1 – 50个比特币， 2012.11 – 25个， 2
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摘要：已经有很多公有区块链在试图改变世界，但是要在全球范围内运行，共享公有账本需要一个可行、高效和安全的共识机制。 一种共识机制，向比特币的工作量证明（Proof of Work），有两个作用：确保区块链中的下一个区块是唯一且真实的那一个，保护系统安全防止分叉。 在工作量证明机制中，矿工通过解决极其困难的
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摘要：在区块链记账原理 一篇，我们了解到记账是把交易记录、交易时间、账本序号、上一个Hash值等信息计算Hash打包的过程。我们知道所有的计算和存贮是需要消耗计算机资源的，既然要付出成本，那节点为什么还要参与记账呢？在中本聪（比特币之父）的设计里，完成记账的节点可以获得系统给与的一定数量的比特币奖励，这个
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