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RSS订阅原创 American Social Welfware (1600-1940)
The history of American social welfare
2024-06-12 23:07:54
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原创 A Brief History of Social Work
美国社会工作起源与发展：解决移民问题/童工劳工妇女问题/应对经济危机/种族问题/社会医疗居住等
2024-06-11 15:35:19
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原创 R语言数据可视化之美专业图表绘制指南（增强版）：第1章 R语言编程与绘图基础
这是我第一次在博客里展示学习中国作者的教材的笔记。我选择这本书的依据是作者同时具有严谨性和易读性，所以该书适合学习者从了解计算机语言逐渐过渡到运用，为创建论文图表、学习数据分析奠定基础。
2024-02-29 22:12:47
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原创 趣学贝叶斯定理：贝叶斯定理的先验概率、似然和后验概率(2)
本章探讨了贝叶斯定理如何在给定观察数据的情况下，为我们建立对世界的信念模型提供框架。对贝叶斯分析来说，贝叶斯定理由3个要素组成：后验概率P(H|D)、先验概率P(H)和似然P(D|H)。显然，数据本身或者说数据的概率P(D)没有出现在这个列表中，因为如果只关注信念的比较，通常并不需要在分析中用到它。
2024-02-26 16:46:07
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原创 趣学贝叶斯定理：贝叶斯定理的先验概率、似然和后验概率(1)
在第7章中，我们讨论了如何利用空间推理去推导贝叶斯定理。现在研究如何将贝叶斯定理当作一种概率工具，对不确定性进行逻辑推理。本章将利用贝叶斯定理来计算和量化在给定数据的情况下，信念有多大的可能性为真。为此，需要使用该定理的三要素——后验概率、似然和先验概率。这3个要素将在这场贝叶斯统计和概率探险之旅中频繁出现。
2024-02-25 22:20:30
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原创 趣学贝叶斯统计：贝叶斯定理和乐高积木
从概念上来说，贝叶斯定理来源于直觉，但这并不意味着贝叶斯定理的形式化很容易。数学工作的优点是，它能从直觉中提取理性。我们已经证实了最初的直觉信念是前后一致的，现在有更强大的新工具来处理比乐高积木更复杂的概率问题了。第8章将介绍如何使用贝叶斯定理来推理以及利用数据来更新我们的信念。
2024-02-25 09:26:43
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原创 趣学贝叶斯统计：条件概率（2）
在本章中，我们学习了条件概率，它是指一个事件发生的概率依赖于另一个事件。条件概率的处理比独立事件的概率更复杂——必须更新乘法法则来解释概率的依赖性——由此我们推导出了贝叶斯定理。这为理解如何使用数据来更新自己对世界的看法奠定了基础。
2024-02-22 18:07:57
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原创 趣学贝叶斯统计：条件概率(1)
在本章中，你将学习如何分析条件概率，即事件的概率不是独立的，而是取决于特定事件的结果。此外，我还将介绍条件概率最重要的应用之一：贝叶斯定理。
2024-02-21 17:29:43
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原创 趣学贝叶斯统计：概率密度分布(probability density function)
在本章中，我们学习了Beta分布，它与二项分布密切相关，其起作用的方式却大不相同。我们通过观察大量可能的二项分布对数据的解释程度建立了Beta分布。由于假设的数量无穷多，因此我们需要一个连续的概率分布来描述所有的假设。Beta分布让我们能够表示自己对所有可能结果的出现概率有多大信心。这使得我们能够对观察到的数据进行统计推理，其方式是通过确定将哪些概率分配给一个事件以及确定自己相信每个概率的程度，这就是表示概率范围的概率。
2024-02-19 21:47:25
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原创 《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。
感谢up主链接: [【理工春山学】只谈事实 从统计角度深度剖析春山学](https://www.youkuaiyun.com/)，她使用贝叶斯统计合理分析了在舞台中白敬亭、双魏、导演组出错的概率。接下来我采用一个新角度继续开辟《春山》中的贝叶斯统计——白敬亭衣服合理概率及决策比重。
2024-02-16 12:41:12
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原创 巴尔加瓦算法图解：K最近邻算法
本章内容：❑ 学习使用K最近邻算法创建分类系统。❑ 学习特征抽取。❑ 学习回归，即预测数值，如明天的股价或用户对某部电影的喜欢程度。❑ 学习K最近邻算法的应用案例和局限性。
2024-02-05 16:35:52
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原创 巴尔加瓦算法图解：第九章动态规划
❑ 动态规划可帮助你在给定约束条件下找到最优解。在背包问题中，你必须在背包容量给定的情况下，偷到价值最高的商品。❑ 在问题可分解为彼此独立且离散的子问题时，就可使用动态规划来解决。
2024-02-05 00:24:05
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原创 循环系统的血流方向 Circulatory System‘s Pathway of Blood Through the Heart
循环系统是由心脏、血管和血液组成的复杂系统，负责输送氧气、营养和其他物质到身体的各个部位，并将代谢产物带回肺和肾脏等器官进行处理。心脏是这个系统的中心，它通过一系列的腔室和阀门来推动血液。
2024-02-01 10:13:46
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原创 山西省博物馆夏商周青铜器物中英对译
在山西省博物馆，我依靠英文梳理了几年的古代器物难题。这博大精深的汉字真的记不住啊，英文概括性强+定语充分真的让我归纳总结了很多。中文系的后辈们也要记得好好学外语～
2024-01-31 09:29:21
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原创 趣学贝叶斯统计：逻辑与二项分布
高中时概率与统计中，大家学过逻辑符号、二项分布。今天我们重新复习一下基本知识，系统梳理推导过程，并稍微进阶到代码和库的运用中。
2024-01-28 10:45:00
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原创 趣学贝叶斯统计：量化
概率理论不仅仅是一个数学概念，更是一种对随机性和不确定性的理解方式。通过量化我们对事件发生的信念，我们能够更准确地预测和解释各种现象。在本章中，我们将探讨事件概率与信念概率，为我们的理论和分析工具箱增添新的维度。
2024-01-25 11:01:01
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原创 趣学贝叶斯统计：概率导论
贝叶斯统计是统计学知识的基础。接下来的章节中我选用了教材《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》。该书旨在帮助你开始用数学的方式思考问题，但不需要大量的数学背景知识。读完本书，你可能会发现自己不经意地写出了方程来描述在日常生活中看到的问题。
2024-01-24 10:03:22
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原创 Statistics with Python 统计学理论
本文帮你梳理了高中数学统计的进阶版知识（真的只是稍难一点），帮你了解python处理数据时，部分方法背后的原理。
2024-01-21 15:24:54
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原创 Statistics with Python知识总结：库、统计图
统计学作为一门重要的数据分析领域，为我们理解和解释数据提供了有力的工具。而Python是用来进行统计自动化和画图的重要工具。本文总结了与统计学相关的Python数据库和不同类型的统计图的关键知识点，帮助读者更好地理解工具，以及各知识点之间的逻辑，以便未来利用这些工具进行数据分析和可视化。
2024-01-20 15:27:36
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原创 Statistics with Python: Week2 Nhanes Assignment
这门课不知出于什么原因比较小众，如果有人在做，在week2的assignment中出现问题，希望我的回答可以帮到你。这个作业的目的就是抓取nhanes（美国健康与营养检测）2015-2016的数据，然后计算平均数/中位数/方差/四分位距。第一次我抓取url后计算的结果有几项怎么都不对，我甚至都开始手动计算了。后来才知道是因为数据更新（真的很坑人），如果这个测试过不了后面拿不了结业证书。后来我在github上获得了4年前的数据，用获取剪贴板的模式get了csv文件，就成了。需要的可以在我的资源里找。
2024-01-19 10:15:21
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原创 Statistics with Python Specialisation: 数据库、可视化方法
个人感觉这门课有点难度，我自己真是0基础，之前没接触过Numpy和pandas那些，可以分享一些入门心得，熟练运用的话就是后话了。大家就在操作的时候现学吧，这样真的比较快和实用，不然太痛苦。
2024-01-17 23:52:12
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原创 Statistics with Python Specialization 1 - Introduction
统计学至关重要，相信我们每一个人都有所耳闻！但是统计学具体运用在什么方面？我们又应该怎么学？本章将带你探索 Python 中的统计学基础概念和工具。通过深入的示例和逐步学习，你将掌握如何处理数据、进行可视化和进行统计分析，从而更好地理解数据并做出数据驱动的决策。立即启程，让 Python 成为你统计学学习之旅的得力伙伴！
2024-01-16 17:01:56
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原创 Python Data Structures: Dictionary, Tuples
密歇根大学公开课Python Data Structures: Dictionary, Tuples。本文列出易错点，由于给夯实基础的学员进行巩固复习。
2024-01-15 21:21:49
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原创 Python data Structures: Strings, Files, Lists
这门课是在coursera上由美国密歇根大学开展的公开课。python零基础可以选择course1,这是course2，我用来复习和补充的。本章将复习字符串、文件、列表。Python是这样的，没学一次都有新的发现，补充以前遗漏的地方。
2024-01-14 23:47:34
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原创 Python 实践——外星人入侵小游戏（上）
欢迎你进入编写自己的游戏阶段！我把很长的一章切分成了几个部分。本章你在画布中导入了一个飞船的图片。你完成了如下几个部分：开始项目（初始化/循环/屏幕可见/更新屏幕）；设置背景颜色；设置类（预设规定）；添加飞船图像；导入程序。
2024-01-12 20:27:16
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原创 复习python从入门到实践——文件和异常
本章学习了打开文件，读取多个文件，写入文件（写入空文件，附加到文件）以及处理异常（防止隐私泄露，给用户提供信息）。解决的疑惑是：函数()中的是参数，无需定义。恭喜你，可以进行小游戏创作了！
2024-01-11 16:18:25
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原创 复习python从入门到实践——类
学好继承，你就初步学习了程序面向对象啦～本章我依旧为大家整理好了运行的步骤，以及举了尽可能清晰简单的例子为大家展示。本章学习：创建类与调用__init__方法；修改类的属性值（调用时修改/创建新方法）；继承类的方法与属性（from xx import xx)；导入类与几个Python标准库【OrderedDict/ random-randint()】
2024-01-10 14:15:00
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原创 复习python从入门到实践——函数function
函数是特别难的，大家一定要好好学、好好复习、反复巩固。函数没学好，会为后面造成很大困扰。教科书中函数举例会稍微有点复杂。在此章复习中，我将整理出容易疏漏和混淆的知识点，并用最简单的代码辅助大家理解。本章涉及：定义函数、实参与形参、return返回值、传递列表与切片、将函数导入模块。
2024-01-09 11:05:48
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原创 复习python从入门到实践—— 用户输入与while循环
在正式开始设计面向对象的程序之前先复习一下。input：变量=input(‘请输入东西：’)while循环最重要的地方是：（1）while下方引导的缩进都属于循环体内。所以一定要确定好循环的东西。（2）与while并列的print代表执行完while循环后，执行print.
2024-01-08 11:43:09
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原创 巴尔加瓦算法图解——第八章 贪婪算法（全局最优）（下）
❑贪婪算法寻找局部最优解，企图以这种方式获得全局最优解。❑对于NP完全问题，还没有找到快速解决方案。❑面临NP完全问题时，最佳的做法是使用近似算法。❑贪婪算法易于实现、运行速度快，是不错的近似算法。
2024-01-07 16:53:36
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原创 巴尔加瓦算法图解——第八章 贪婪算法（上）
对不住，虽然我知道没有人看，那就说对不住作为观众的自己吧。这段时间精神状态非常不好，学习的东西没有以前多了。不过我还是要继续更新。只要我还更新着，说明人还有点生气。我自己会原谅自己的。
2023-12-30 20:58:51
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原创 巴尔加瓦算法图解——第七章 狄克斯特拉算法
在包含负权边的图中，要找出最短路径，可使用另一种算法——贝尔曼—福德算法(Bellman-Ford algorithm)。如果有负权边，就不能使用狄克斯特拉算法。带权重的图称为加权图(weighted graph)，不带权重的图称为非加权图(unweighted graph)。在狄克斯特拉算法中，你给每段都分配了一个数字或权重，因此狄克斯特拉算法找出的是总权重最小的路径。狄克斯特拉算法用于每条边都有关联数字的图，这些数字称为权重(weight)。❑ 继续图的讨论，介绍加权图——提高或降低某些边的权重。
2023-12-25 17:41:11
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原创 Python从入门到实践——第十一章 测试代码
如何使用模块unittest中的工具来为函数和类编写测试；如何编写继承unittest.TestCase的类，以及如何编写测试方法，以核实函数和类的行为符合预期；如何使用方法setUp()来根据类高效地创建实例并设置其属性，以便在类的所有测试方法中都可使用它们。
2023-12-24 22:25:35
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空空如也
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