01 2021 档案

博雅大数据机器学习十讲第六讲
摘要：特征值分解 设$A$是$n$阶方阵，如果有常数$\lambda$和$n$维非零列向量$\alpha$的关系式 \[ A\alpha=\lambda\alpha \] 成立，则称$\lambda$为方阵$A$的特征值，非零向量$\alpha$称为方阵$A$的对应于特征值$\lambda$的特征向量 设 阅读全文
posted @ 2021-01-31 23:06 DemonSlayer 阅读(345) 评论(0) 推荐(0)
博雅大数据机器学习十讲第五讲
摘要：聚类：物以类聚，人以群分 假设$f(x)$为多元函数，如果对任意$t\in[0,1]$，均满足： \[ f(tx_1+(1-t)x_2)\le tf(x_1)+(1-t)f(x_2) \] 则称$f(x)$为凸函数 $Jensen$不等式：如果$f$是凸函数，$X$是随机变量，则：\(f(E[X]) 阅读全文
posted @ 2021-01-30 23:30 DemonSlayer 阅读(190) 评论(0) 推荐(0)
博雅大数据机器学习十讲第四讲
摘要：模型误差的来源 训练集$D={x_i,y_i}^n_$由函数$f$产生 假设空间$\mathcal\(中理论上最好的函数为\)\widehat f$ 用训练集$D$得到的函数为$f^*=\arg\max\limits _{f\in \mathcal},L(w)$ 逼近误差：模型空间与$f$的距离 估 阅读全文
posted @ 2021-01-29 20:38 DemonSlayer 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)
博雅大数据机器学习十讲第三讲
摘要：点到平面的距离 直线方程：\(w_1x_1+w_2x_2+w_0 = 0\) 点到直线距离$d = \frac {|w_1x_1^{'}+w_2x_2^{'}+w_0|}{\sqrt{w2_1+w2_2}}$ 欧式空间超平面：\(w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+w_0 = 0\) 阅读全文
posted @ 2021-01-28 23:23 DemonSlayer 阅读(218) 评论(0) 推荐(0)
博雅大数据机器学习十讲第二讲
摘要：矩阵的逆 对于n*n方阵A，如果存在矩阵B使得AB = BA = I,则称B为A的逆矩阵，记为A-1 若A为可逆矩阵，则其逆矩阵是唯一的 如何判断矩阵是否可逆？ 行列式不等于0 满秩 行（或列）向量组线性无关 ... import numpy as np # 格式化numpy输出 np.set_pr 阅读全文
posted @ 2021-01-27 19:35 DemonSlayer 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)
博雅大数据机器学习十讲第一讲
摘要：机器学习第一讲 大数据是指数据采集、数据清洗、数据分析和数据应用的整个流程中的理论、技术和方法。 机器学习是大数据分析的核心内容。机器学习解决的是找到将X和Y关联的模型F，从Data到X的步骤通常是人工完成的（特征工程）。 深度学习是机器学习的一部分，其核心是自动找到对特定任务有效的特征，也即自动完 阅读全文
posted @ 2021-01-26 20:10 DemonSlayer 阅读(357) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(十一)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 400行 博客量 一篇 所学时间 6小时左右 了解到的知识点 python爬取疫情信息、Acwing每日一题 明日计划： 早上 python数据分析入门 下午 python数据分析入门 晚上 Acwing每日一题 具体内容： 采集最近一日的疫 阅读全文
posted @ 2021-01-15 23:19 DemonSlayer 阅读(92) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(十)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 400行 博客量 一篇 所学时间 6小时左右 了解到的知识点 python爬虫实例、Acwing每日一题 明日计划： 早上 python爬取疫情信息 下午 python爬取疫情信息 晚上 Acwing每日一题 具体内容： 获取丁香园疫情数据 阅读全文
posted @ 2021-01-14 22:34 DemonSlayer 阅读(93) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(九)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 400行 博客量 一篇 所学时间 6小时左右 了解到的知识点 python爬虫概述、Acwing每日一题 明日计划： 早上 python爬虫实例学习 下午 python爬虫实例学习 晚上 Acwing每日一题 具体内容： 网络爬虫与浏览器的区 阅读全文
posted @ 2021-01-13 21:32 DemonSlayer 阅读(96) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(八)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 400行 博客量 一篇 所学时间 6小时左右 了解到的知识点 python模块、抛出异常、Acwing每日一题 明后天休息，13号计划： 早上 python爬虫 下午 python爬虫 晚上 Acwing每日一题 具体内容： 异常 程序在运行 阅读全文
posted @ 2021-01-10 23:02 DemonSlayer 阅读(89) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(七)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 200行 博客量 一篇 所学时间 4小时左右 了解到的知识点 python面向对象多态、单例设计模式 明日计划： 早上 python模块 下午 python抛出异常 晚上 无 具体内容： 多态 多态不同的子类对象调用的父类方法，产生不同的执行 阅读全文
posted @ 2021-01-09 23:22 DemonSlayer 阅读(78) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(六)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 200行 博客量 一篇 所学时间 4小时左右 了解到的知识点 python面向对象继承 明日计划： 早上 python面向对象多态 下午 python单例设计模式 晚上 无 具体内容： 继承 继承实现代码的重用，相同的代码不需要重复的编写 继 阅读全文
posted @ 2021-01-08 23:29 DemonSlayer 阅读(83) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(五)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 200行 博客量 一篇 所学时间 4小时左右 了解到的知识点 python面向对象封装 明日计划： 早上 python面向对象继承 下午 python面向对象继承 晚上 无 具体内容： 封装 封装是面向对象编程的一大特点 将属性和方法封装到一 阅读全文
posted @ 2021-01-07 22:04 DemonSlayer 阅读(83) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(四)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 200行 博客量 一篇 所学时间 4小时左右 了解到的知识点 python面向对象基础 明日计划： 早上 python面向对象封装 下午 python面向对象封装 晚上 无 具体内容： 面向对象(OPP) 过程和函数 过程是早期的一个编程概念 阅读全文
posted @ 2021-01-06 23:01 DemonSlayer 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(三)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 200行 博客量 一篇 所学时间 4小时左右 了解到的知识点 python语法进阶 明日计划： | 早上 | python面向对象基础 | | | | | 下午 | python面向对象基础 | | 晚上 | 无 | 具体内容： 变量进阶 变 阅读全文
posted @ 2021-01-05 23:58 DemonSlayer 阅读(82) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(二)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 今日总结： 代码量 200行 博客量 一篇 所学时间 6小时左右 了解到的知识点 python公共方法、名片管理系统、Scala入门 明日计划： | 早上 | python语法进阶 | | | | | 下午 | python语法进阶 | | 晚上 | 无 | 具 阅读全文
posted @ 2021-01-04 22:36 DemonSlayer 阅读(86) 评论(0) 推荐(0)
寒假自学(一)
摘要：希望所有温柔又可爱的人最后都能幸福❤ 昨天刚回家，今天学习较少，康复阶段 今日总结： 代码量 300行 博客量 一篇 所学时间 4小时左右 了解到的知识点 python列表、元组、字典、字符串 明日计划： 早上 python公共方法 下午 python名片管理系统 晚上 Scala入门 ####今日 阅读全文
posted @ 2021-01-03 23:08 DemonSlayer 阅读(90) 评论(0) 推荐(0)
Markdown学习（持续更新中）
摘要：markdown的本质是让我们回归到内容本身，注重文章本身的结构，而不是样式 短文字：两个，快捷键CTRL+SHIFT+` 标题：用#表示一级标题，快捷键，CTRL + 1、2、3、4 字体加粗：用**表示加粗，快捷键，CTRL+B 斜体：用*表示斜体，快捷键，CTRL+I 加粗斜体：用***表示， 阅读全文
posted @ 2021-01-02 13:27 DemonSlayer 阅读(101) 评论(0) 推荐(0)