今天看到一个视频，让我感触挺深。说的是人生就像一个带约束条件求最优解的问题。每个个体需要找到他们各自的目标函数，而所处的环境、阅历等因素等下必须要做的事同于不同的约束条件。人...
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今天看到一个视频，让我感触挺深。说的是人生就像一个带约束条件求最优解的问题。每个个体需要找到他们各自的目标函数，而所处的环境、阅历等因素等下必须要做的事同于不同的约束条件。人...
昭昭若日月之明，离离如星辰之行春秋代序，阴阳惨舒慷慨以任气，磊落以使才 今天在小红书上看到一个有趣的事，某人姓操（cao），求给孩子取个名字，评论插科打诨的都有。唯独一条评论...
更新Anaconda conda update conda 更新所有包 conda update --all 因为直接更新会非常慢，需要添加一些源地址。 添加清华源 执行以下...
关于逻辑回归的理解以及公式推导，可以看前面的文章逻辑回归公式推导 逻辑回归 sigomoid function: 用梯度上升算法来求参数,求函数的最大值。 迭代步骤： 训练算...
逻辑回归(logistic-regression) 逻辑回归：个人理解就是一个线性回归经过阶跃函数的处理，变成一个二项分类器，输出结果只能是0，1的条件概率的大小，其实是一种...
为了解决自动化报告之类的问题，测试了几种不同的方案之后，我选了 LaTex。利用 LaTex 生成 PDF 文档可定制性强，排版精美，虽然不像 HTML 可以互动，但是 La...
1 基本语法 1.1 呈现位置 正文(inline)中的LaTeX公式用$...$定义 语句为$\sum_{i=0}^N\int_{a}^{b}g(t,i)\text{d}t...
想知道为什么似然函数可以连乘
深入浅出最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation）最大似然估计是利用已知的样本的结果，在使用某个模型的基础上，反推最有可能导致这样结果的模型参数值。 例子1：抽球 举个通俗的例子：假设一个袋子装有白球与红球，比例未知，现在抽...
朴素贝叶斯算法(Naive Bayes) 前两章学习的knn和决策树分类都直接给出了答案，但是不能避免一些分类错误，本章学习的方法给出的是一个最优的类别猜测结果，并且给出概率...
决策树(DecisionTree) 优点： 计算复杂度不高 对中间缺失值不敏感 可以处理不相关数据 缺点： 容易过拟合 决策树算法主要有3个步骤:1.特征选择；2.构造决策树...
机器学习实战笔记-knn算法实战 本文内容源于《机器学习实战》一书，主要介绍了knn(k-nearest neighbor)算法的原理、python代码实现、以及两个简单的应...
梯度下降的场景假设梯度梯度下降算法的数学解释梯度下降算法的实例梯度下降算法的实现Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而...
进程的基本概念 进程是程序的一次执行，每个进程都有自己的地址空间，内存，数据栈以及其他记录其运行轨迹的辅助数据。多进程就是在一个程序中执行多个任务，可以提高脚本的并行执行能力...
1.线程的基本概念 1.1 线程 线程是应用程序最小的执行单元，线程与进程类似，进程可以看做程序的一次执行，而线程就是这个程序的各个功能，比如打开修图软件，就是一个进程，而修...
