09 2017 档案
摘要：http://www.cnblogs.com/90zeng/p/Lagrange_duality.html
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摘要：转自http://www.cnblogs.com/ldphoebe/p/5000769.html 函数间隔的取值并不影响最优化问题的解，因为成比例的改变w和b目标函数和约束条件都不受到影响，所以我们可以让函数间隔为1. 目标函数就变为1/||w||,由于让1/||w||最大化，等价于让分母||w||
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摘要：作者：Jason Gu链接：https://www.zhihu.com/question/20466147/answer/28469993来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 SVM是通过超平面将样本分为两类。在超平面确定的情况下，可以相对地表示点距离超平面
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摘要：http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/18/bayes-network.html
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摘要：贝叶斯定理 P（B|A）P（A）=P（AB） P（A|B）P（B）=P（AB） 可以互推P（B|A）和P（A|B） P（B|A）=P（A|B）P（B）/P（A） 发现一篇好文。 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/17/naive-bayes
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摘要：分类和逻辑回归(Classification and logistic regression) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html 广义线性模型(Generalized Linear Models) http://www.cnblogs.com
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摘要：1 Α α alpha a:lf 阿尔法 2 Β β beta bet 贝塔 3 Γ γ gamma ga:m 伽马 4 Δ δ delta delt 德尔塔 5 Ε ε epsilon ep`silon 伊普西龙 6 Ζ ζ zeta zat 截塔 7 Η η eta eit 艾塔 8 Θ θ t
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摘要：见http://www.cnblogs.com/chengxin1982/p/7076064.html
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摘要：这里有现成的，引用一下。http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5767138.html
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摘要：对于一个线性回归问题有 为了使得预测值h更加接近实际值y，定义 J越小，预测更加可信，可以通过对梯度的迭代来逼近极值 批梯度下降（batch gradient descent）（the entire training set before taking a single step） 随机梯度下降（s
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摘要：主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。用于数据降维。 强大的矩阵奇异值分解(SVD)及其应用 http://www.cnblogs.com/LeftNotEasy/archive/2011/01/19/svd-and-applicati
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摘要：列表解析式是列表生成式的一种，即在列表生成式中加入条件 字典解析式和列表解析式的用法是差不多的 集合解析式跟列表解析式差不多，都是对一个列表的元素全部执行相同的操作，但集合是一种无重复无序的序列。 区别：跟列表解析式的区别在于：1.不使用中括号，使用大括号；2.结果中无重复；3.结果是一个set()
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摘要：匿名函数lambda x: x * x实际上就是： 关键字lambda表示匿名函数，冒号前面的x表示函数参数。 匿名函数有个限制，就是只能有一个表达式，不用写return，返回值就是该表达式的结果。 用匿名函数有个好处，因为函数没有名字，不必担心函数名冲突。此外，匿名函数也是一个函数对象，也可以把匿
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摘要：Python内建的filter()函数用于过滤序列。 和map()类似，filter()也接收一个函数和一个序列。和map()不同的是，filter()把传入的函数依次作用于每个元素，然后根据返回值是True还是False决定保留还是丢弃该元素。 例如，在一个list中，删掉偶数，只保留奇数，可以这
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摘要：map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是可迭代对象Iterable，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的迭代器Iterator返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x2，要把这个函数作用在一个list [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]上，就
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摘要：通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果列表元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不
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摘要：列表生成式 如果要生成[1x1, 2x2, 3x3, ..., 10x10]怎么做？ for循环后面还可以加上if判断，这样我们就可以筛选出仅偶数的平方： 还可以使用两层循环，可以生成全排列： 因此，列表生成式也可以使用两个变量来生成list：
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摘要：之前学习的一些python的高级特性 切片 迭代 如果给定一个list或tuple，我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple，这种遍历我们称为迭代（Iteration）。 对于字典dict的迭代 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列，所以，迭代出的结果顺序很可能不一样。 默认
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摘要：研究生课题需要所以写了一个： 网上用matlab做的比较多，原理也很清楚，就不多说了。没有处理噪声，细节也损失的比较多。
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摘要：在对文件进行批处理时，如果文件名是字符串+数字格式，同样可以应用以上方法
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摘要：loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号获取行数据 ix——结合前两种的混合索引 具体见http://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/51333646 另外DataFrame[columnsA == columnsB]或者DataFr
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摘要：对于DataFrame表格来说，dataframe.columns返回的是横向的表头，dataframe.index返回的是纵向的表头 dataframe.loc['A', 'B']表示第A行B列的元素 用DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=Fal
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摘要：查看所有单元格是否为NaN DataFrame.isnull() 这个函数会返回一个和原来表格大小相同的表格，原表格值为NaN，此表中为True，否则为False pandas.notnull() 结果恰好是上一个表格的取反 用DataFrame.dropna(axis=0, how='any',
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摘要：Series（列）方法describe()，对于不同类型的变量的列，有不同返回值（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.describe.html） 列方法Series.value_counts(
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摘要：当DataFrame中的元素可以根据某一列来分组时，比如各个国家的经济数据根据各个国家所在的大陆分成几组 第一行得到的是各个大陆GDP的均值，第二行得到的是整个表格中数字列的（各大陆的）均值。 mean（）也可以换成别的函数，agg（）可以一次进行多个统计值的计算
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摘要：一般语法格式Series.str.method()。具体方法见http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#string-handling 例如 作用：Convert strings in the Series/Index to be ca
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摘要：axis=1表示列（1是竖着的），axis=0表示行 在mean()方法中有所不同，mean(axis=0）返回的是各列的平均值 运行结果是 可以理解为对各列的所有行做平均。
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摘要：通过tushare引入DataFrame
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摘要：数据来源见前边的几篇随笔 对其中的一列排序 可以看到返回的是一个Series 我们也可以对整个DataFrame进行排序 优先按high排序，high有相同的，按lower排序
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摘要：同样，引入一个DataFrame 然后使用drop（）函数，删除了换手率‘turnover’列，如下： 如需删除多列，可以将data.drop('turnover', axis=1, inplace=True)中的‘turnover’，改成一个需要删除列（列名的）字符串list。 删除行 list内
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摘要：同样从tushare平台搞到一个DataFrame表格，用data.columns查看列名 显示如下： 使用DataFrame自带的rename方法改变列名，语法格式和结果如下： 可以看到open被open_price代替了，如果想改变多个列名，可以直接将一个包涵各个列名的list复制给data.c
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摘要：从tushare平台获取一个股票的DataFrame格式的数据 这里的d和data都是DataFrame格式，具体如下： 如果要选择其中一列（Series）如open这一列，有两种写法data.open或者data['open'],通过print（）打印结果如下： 用type（data.open）或
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摘要：利用python自带的zip函数可同时对两个列表进行遍历，代码如下： 原理说明 Python3中的zip函数可以把两个或者两个以上的迭代器封装成生成器，这种zip生成器会从每个迭代器中获取该迭代器的下一个值，然后把这些值组装成元组（tuple）。这样，zip函数就实现了平行地遍历多个迭代器。 注意
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