摘要：
在机器学习中，我们通过一些已标记的数据（已知的数据，带有标签，确定了其种类和一些属性数值的数据记录）记录成图表等，比如在进行分类问题的训练过程中， 如果特性只有两个，那么可以列平面图表来表示对应的labeled data， 即类似 的图像（来自百度图片）， 其中的曲线既是决策边界，如果我们用一个表格
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posted @ 2020-07-22 12:13
张子，
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摘要：
python中一切皆对象，即我们定义的类本身也是对象 那么要注意每个类中可以写一些通用的方法，而且一般对外不可访问，即标识符首尾都有双下划线（没错__init__就是魔术方法之一），这些方法涉及到一些所有类可能都需要的属性，比如__len__可以返回长度，__repr__（）直接返回调用这个对象的返
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posted @ 2020-07-13 18:51
张子，
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摘要：
机器学习（machinelearning）：从数据中学习得到某种规律的学科，以数据驱动的学习。 机械学习：单纯记忆数据的学习方式，即死记硬背。 模型（model）：通常指我们要学习得到的函数或是映射，接受输入得到输出的转换规律，我们的目标就是得到这样的规律，不断拟合和逼近已知的数据。 经验风险/结构
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posted @ 2020-06-30 14:37
张子，
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闭包： 闭包简单来讲是指使用了外部环境变量的函数，函数在声明定义之时在代码块内部的变量属于locals()，但是如果引用使用了函数代码块外部的变量，那么就可以实现一些功能，比如我们需要实时了解得知一个函数内部某些变量的值，但是在执行完毕或者执行之前函数内部属于局部，其中的变量是局部变量，可能存在无法
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posted @ 2020-06-29 13:56
张子，
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在机器学习中，我们通过一些已标记的数据（已知的数据，带有标签，确定了其种类和一些属性数值的数据记录）记录成图表等，比如在进行分类问题的训练过程中， 如果特性只有两个，那么可以列平面图表来表示对应的labeled data， 即类似 的图像（来自百度图片）， 其中的曲线既是决策边界，如果我们用一个表格
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posted @ 2020-06-24 22:14
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之前以为python中的赋值是赋值，事实告诉我这只是浅拷贝，只是指针（或者引用）的赋值，即两者引用（指向）的内存还是同一个，只有深拷贝才能完全把内存空间里的值再创建一份然后放到一个新地址里供新的变量引用，类比c++的深浅拷贝。 import copy a=[1,2,3,[4,5,6]] b=a #赋
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posted @ 2020-06-15 20:49
张子，
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名字，赋值与名字空间 名字空间与局部作用域L,全局作用域G在《程序设计语言——实践之路》里的术语，将名字和与其绑定的对象之间的关系，称为约束。赋值语句就是约束建立的地方。约束既然是（name，obj）这样的关联关系，约束关系的容身之地便是就是名字空间（字典对象） locals()是指一个局部作用域，
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posted @ 2020-06-13 23:33
张子，
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使用lambda即匿名函数 一般lambda定义的是单行函数，如果需要复杂的函数，应该定义普通函数 lambda参数列表可以包含多个参数，比如： lambda x,y: x+y lambda 的表达式中不能有命令，而且仅限于一条表达式。
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posted @ 2020-06-13 22:39
张子，
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摘要：
声明statement：定义（创建）与赋值。 python主要由这两种语句组成。 表达式，对创建和赋值的对象进行一种使用，是一种计算，可以类比为定义或者执行一种函数。两者不同。 eval() 和exec()都接受字符串作为参数，exec执行的是声明语句，识别字符串为声明语句并执行，eval执行的是表
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posted @ 2020-06-13 22:30
张子，
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摘要：
magic魔法命令，针对行命令和cell命令 %lsmagic #显示所有的魔法命令 行命令%， cell命令%% 应当善于使用快捷键, ctrl+enter 运行 dd删除该cell b在下方新建cell a在上方新建cell 在cell中如果开头是!notebook会识别为命令行的命令进行操作
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posted @ 2020-06-13 22:01
张子，
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