随笔 - 868  文章 - 1  评论 - 61 
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  2020年11月15日
摘要:离散型随机变量对应着机器学习里面的分类问题。 连续型随机变量对应着机器学习里面的回归问题。 3.中的第一行解释:Y=b的所有情况都加起来。 互斥事件:掷骰子,出现3点和出现6点是互斥事件。 相互独立事件:明天会不会下雨和小明此时有没有在玩电脑游戏。这两个事件是相互独立的,这两件事情之间没有关系。它们 阅读全文
posted @ 2020-11-15 16:49 一杯明月 阅读(16) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年11月14日
摘要:矩阵: 单位矩阵: 注解: L1范也叫曼哈顿距离、街区距离。 2范L2,也叫欧式距离。Lp中P=2的情况。 p是无穷大,是切比雪夫距离。 各种各样的范数是闵可夫斯基距离取不同值的特例。 矩阵的分解是把一个矩阵分解成几个矩阵的乘积。 left singular vector of A:左奇异值 sin 阅读全文
posted @ 2020-11-14 22:34 一杯明月 阅读(15) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:打开终端进入pycharm的安装包里的bin文件下,我的pycharm是在主目录下的,所以直接 输入cd pycharm/bin,然后输入sh pycharm.sh 。 我的: cd /home/dell/pycharm-2020.2.3/bin 阅读全文
posted @ 2020-11-14 12:51 一杯明月 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年11月13日
摘要:http://cnblogs.com/future-dream/p/10890641.html 一、问题 我们在进行数组操作的时候会遇到将一个低维的数组变成一个高维的素数组二、解决 第一种方法基本思路就是将低维数组进行等长的循环,在第一次为零的情况下,需要添加一个[]数组,原因是将它的基本框架搭建起 阅读全文
posted @ 2020-11-13 10:25 一杯明月 阅读(67) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://www.cnblogs.com/itdyb/p/5735911.html numpy是Python用来科学计算的一个非常重要的库,numpy主要用来处理一些矩阵对象,可以说numpy让Python有了Matlab的味道。 实际的应用中,矩阵的合并是一个经常发生的操作,如何利用nump 阅读全文
posted @ 2020-11-13 10:10 一杯明月 阅读(32) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年11月12日
摘要:https://www.zhihu.com/question/22094277/answer/20273651 一图胜千言 阅读全文
posted @ 2020-11-12 17:55 一杯明月 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:整个花书的思维导图: 机器学习:让计算机使用算法从数据中提取模式和特征。 注解: 分类:如给一张图片,判别里面都有什么东西。预测一个离散的类别。 回归:如根据面积和地段做房价预测。如预测股票价格。预测一个连续的值。 聚类:按照数据的自相似性,把数据聚类成不同的簇。 降维:把高维数据降到低维,特别是降 阅读全文
posted @ 2020-11-12 17:48 一杯明月 阅读(9) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:深度学习:用深度神经网络进行机器学习和数据挖掘, 注解:机器学习的范围应该是大于深度学习的。 近几年的应用:图像识别,语音识别,自然语言处理。 处理图像数据--卷积神经网络 处理序列数据--循环神经网络 阅读全文
posted @ 2020-11-12 17:17 一杯明月 阅读(8) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年11月11日
摘要:统计数值型数组中各元素出现的频数、频率。例子1: >> x = [2 2 6 5 2 3 2 4 3 4 3 4 4 4 4 2 2 6 0 4 7 2 5 8 3 1 3 2 5 3 6 2 3 5 4 3 1 4 2 2 2 3 1 5 2 6 3 4 1 2 5]; >> tabulate(x 阅读全文
posted @ 2020-11-11 15:21 一杯明月 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
  2020年11月9日
摘要:http://post.smzdm.com/p/aekwvle3/ 小米手表标准版: 系统:MIUI for watch 屏幕:1.78AMOLED 分辨率368*448 ppi 326 四曲面玻璃 处理器:骁龙3100 4G版 目前最好的手表处理器 存储:1+8G 表盘尺寸:44mm 重量:67g 阅读全文
posted @ 2020-11-09 19:09 一杯明月 阅读(312) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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