摘要:https://www.zhihu.com/question/65780182 C#:软件规划主界面:https://www.codeproject.com/Articles/18401/XPanderControls
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摘要:优化问题: https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html KKT条件就是把高数里面求不等式约束条件问题的分类方法写成两个条件。
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摘要:(绿色字体,常用基础的算法) 例子1:百元百鸡问题: 三个未知数的穷举问题,用循环语句的叠加时只需要两层,要注意语句的内外,以及每次循环都要测试的条件写在最内层否则没有意义。 例子2:求最小公倍数(穷举法) 用穷举法时,要注意break控制输出,break遍历到第一个满足if分支语句的数字i,就输出
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摘要:第三章:内置函数,控制语句 (python中的变量赋值改变以后,内存会给变量一块新的地址空间) int(x,[,base]):将数值或字符串,转换成十进制。base有参数时,x必须是字符串而且得是base进制。print int('12345',8) # 5349 all():函数全都不为0时,或者
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摘要:第三章 混合类型: 第六章:frequent pattern 1.关联分析及其度量 绝对支持度:出现的频次;相对支持度:出现的概率 支持度:联合概率A->B的支持度support=P(AB);置信度:条件概率confidence=P(B|A)=P(AB)/P(A) 找出支持度大于阈值的一些项集,即为
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摘要:横坐标表示的是属性的其中一个测量值1,纵坐标表示另一个测量值2。散点是分位点。点的横纵坐标是这个测量值1和测量值2的分位点的取值。 2 normalization 梯度下降的过程曲折,复杂的问题是因为没有同等程度的看待各个特征,即我们没有将各个特征量化到统一的区间。 所以数据标准化(归一化)处理是数
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