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摘要: http://www.scipy-lectures.org/advanced/mathematical_optimization/index.html#a-review-of-the-different-optimizers 机器学习中数学优化专门用于解决寻找一个函数的最小值的问题。这里的函数被称为 阅读全文
posted @ 2018-08-25 20:46 世有因果知因求果 阅读(4449) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 3 $\sigma$法则 在正态分布中σ代表标准差,μ代表均值x=μ即为图像的对称轴.三σ原则即为数值分布在(μ—σ,μ+σ)中的概率为0.6526数值分布在(μ—2σ,μ+2σ)中的概率为0.9544数值分布在(μ—3σ,μ+3σ)中的概率为0.9974 z-score z分数(z-score), 阅读全文
posted @ 2018-08-24 11:58 世有因果知因求果 阅读(1506) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: $argmin_xf(x), min(f(x))$ $min(f(x))$的意思是函数$f(x)$的最小值 $argmin$的意思是返回使得表达式取得最小值时对应的输入变量值。例如$argmin_xf(x)$等于当$f(x)$取得最小值时对应的x值。 下面的例子中$min(f(x))=-2, arg 阅读全文
posted @ 2018-08-21 13:15 世有因果知因求果 阅读(884) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://medium.com/@andrew.chamberlain/the-linear-algebra-view-of-least-squares-regression-f67044b7f39b 线性回归是初学者学习的最重要的统计模型工具。然而,传统的教学方式使得我们很难理解到这个reg 阅读全文
posted @ 2018-08-18 12:20 世有因果知因求果 阅读(3783) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://datatofish.com/statsmodels-linear-regression/ https://blog.datarobot.com/ordinary-least-squares-in-python http://efavdb.com/interpret-linear-r 阅读全文
posted @ 2018-08-17 22:24 世有因果知因求果 阅读(2920) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/07/difference-machine-learning-statistical-modeling/ http://normaldeviate.wordpress.com/2012/06/12/statistic 阅读全文
posted @ 2018-08-16 14:32 世有因果知因求果 阅读(956) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: python语言本身具有丰富的功能和表达语法,其中修饰器是一个非常有用的功能。在设计模式中,decorator能够在无需直接使用子类的方式来动态地修正一个函数,类或者类的方法的功能。当你希望在不修改函数本身的前提下扩展函数的功能时非常有用。 简单地说,decorator就像一个wrapper一样,在 阅读全文
posted @ 2018-08-03 11:46 世有因果知因求果 阅读(5332) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我们在写python代码或者阅读别人的代码时,可能会碰到对应module无法找到的问题,这时如何解决呢?我们如果对python解释器如何查找对应的module有比较深刻的理解,那么我们就可以轻松解决相关问题。 https://leemendelowitz.github.io/blog/how-doe 阅读全文
posted @ 2018-08-02 15:36 世有因果知因求果 阅读(2682) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://realpython.com/python-modules-packages/ 在软件开发中,一个module是具有一些相关功能的软件集合,比如,当你在开发一个游戏时,可能会有一个模块负责game logic,而另一个module负责在屏幕上绘制对应的界面。每个module是一个不同 阅读全文
posted @ 2018-08-02 15:00 世有因果知因求果 阅读(625) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 懂我的人不需要我解释,不懂我的人我不需要解释,这也是古人的智慧 阅读全文
posted @ 2018-07-30 17:10 世有因果知因求果 阅读(246) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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