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1. 回归 import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(2018) #构造数据 阅读全文
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链接：拉格朗日乘子法如何理解 阅读全文
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转自：http://blog.csdn.net/gqtcgq/article/details/47068817 一：字符编码简介 1：ASCII 最初的计算机的使用是在美国，所用到的字符也就是现在键盘上的一些符号和少数儿个特殊的符号，一个字节所就能足以容纳所有的这些字符，实际上表示这些字符的字节最高 阅读全文
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问题：n(假设最大流为n)辆卡车要运送物品，从A地到B地。由于每条路段都有不同的路费要缴纳，每条路能容纳的车的数量有限制，最小费用最大流问题指如何分配卡车的出发路径可以达到费用最低，物品又能全部送到。 例子 阅读全文
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在这个kernel中，我们将讨论有助于更好地理解问题陈述和数据可视化的方法。 我还将提供有用的资源和信息的链接。 此脚本是用Python编写的。 我建议人们在桌面上安装anaconda，因为here提到了它的优点。 本教程中用于读取，处理和可视化数据的库是matplotlib，numpy，skima 阅读全文
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原文链接 1. 线性回归 在统计学中，线性回归通过拟合因变量和自变量之间的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置比该形状生成的错误更少，从这个角度来看，该形状的拟合是"最佳"。线性回归的两个主要类型是简单线性回归和多元线性回归。 阅读全文
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Decision Trees （DT）是用于分类和回归的非参数监督学习方法。 目标是创建一个模型，通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。 例如，在下面的例子中，决策树从数据中学习用一组if-then-else决策规则逼近正弦曲线。 树越深，决策规则越复杂，模型也越复杂。 决策树的 阅读全文
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使用数组索引数组 例：产生一个一组数组，使用数组来索引出需要的元素。让数组[3,3,1,8]取出x中的第3,3,1,8的四个元素组成一个数组view 当然，类似切片那样，Index也可以使用负数。但是索引值不能越界！ 数组纵向合并 数组横向合并 查询某个范围的数据 获取csv的表头 def f(x, 阅读全文
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转自：http://blog.csdn.net/taigw/article/details/44834953 从物理的角度，要理解这几个概念的区别,需要对原子核的磁化有所了解，本文通过一些图示对这几个概念进行简明的介绍。 首先，磁共振最基本的原理就是氢原子核在磁场中自旋运动时所具有的量子力学特性。在 阅读全文
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这是个网站统计的小插件，大家可以看到那些国家，哪些城市对本网站进行了访问，很直观的一种表现方式。 这个小插件不需要你写任何代码，只需要去它官方网站定制你自己需要的代码。它的地址是：http://www.revolvermaps.com/?target=gallery 打开网页，你就可以看到他们提供了 阅读全文
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网址： http://www.cnblogs.com/forstudy/archive/2012/03/20/2407954.html NetworkX提供了4种常见网络的建模方法，分别是：规则图，ER随机图，WS小世界网络和BA无标度网络。 一. 规则图 规则图差不多是最没有复杂性的一类图，ran 阅读全文
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网址：https://en.wikipedia.org/wiki/De_Moivre%E2%80%93Laplace_theorem De Moivre–Laplace 中心极限定理的证明。主要用到stiring公式。 泊松近似：C(n,k)pkqn-q=λke-λ/k! as n→οο,其中λ=n 阅读全文
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网址：http://www.solitaryroad.com/c916.html 阅读全文
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网址：http://blog.csdn.net/luc9910/article/details/54377626 阅读全文
