vmkash

摘要：   ![](https://img20 阅读全文

摘要： 1 正则表达式 1.1 符号 1.1.1 行定位符 ^ 行开始 $ 行结尾 1.1.2 元字符 . 匹配除换行符以外的任意字符 \w 匹配字母、数字、下划线、汉字 [a-z0-9A-Z_] \W 匹配除字母、数字、下划线、汉字以外的字符 \s 匹配单个空白符，包括Tab键、Enter键 \S 匹配除 阅读全文

摘要： 【分类指标】 1.accuracy_score(y_true,y_pre) : 精度 2.auc(x, y, reorder=False) : ROC曲线下的面积;较大的AUC代表了较好的performance。 3.average_precision_score(y_true, y_score, 阅读全文

摘要： $X_1,X_2,\cdots,X_n$为独立随机变量，且$X_i \in [a,b]$,随机变量的经验均值可表示为： \(\overline{X}=\frac{X_1+X_2+\cdots+X_n}{n}\) 霍夫丁不等式叙述如下： \((1)\forall t >0, P(\overline{X 阅读全文

摘要： 如果X是一个随机变量且$X \in \mathbb,EX= \mu, DX=\sigma^2$,则 \(\mathbb{p}(|x-\mu| \geqslant \sigma t) \leqslant \frac{1}{t^2}\) 证明： \(P(|x-\mu| \geqslant \sigma 阅读全文

摘要： 假设X是一个随机变量，取值于[a,b]区间，且E(X)=0,那么对于任意λ> 0 ,我们有： \(E(e^{\lambda x}) \leqslant e^{\frac{\lambda^2(b-a)^2}{8}}\) 对于凸函数 f(x) 有： \(f(x) \leqslant f(a) + \fr 阅读全文

摘要： 马尔科夫不等式：Markov Inequality : X 是非负变量,则有： \(P(X \geqslant a) \leqslant \frac{E(X)}{a}\) 证明： $$E(X) = \int_{0}{+\infty}xf(x)dx\ =\int_{0}xf(x)dx + \int_{ 阅读全文

摘要：   ![](https://img202 阅读全文

摘要：  阅读全文

摘要： merge into 目标表 a using 源表 b on(a.条件字段1=b.条件字段1 and a.条件字段2=b.条件字段2 ……) when matched then update set a.更新字段=b.字段 when not macthed then insert into a(字段 阅读全文