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原创 task05吃瓜支持向量机

简介支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。 2. 最大间隔与支持向量函数间隔不适合用来最大化间隔，因此这里我们要找的最大间隔指的是几何间隔，于是最大间隔分类器的目标函数定义为：一般地，我们令r^为1（这样做的目的是为了方便推导和目标函数的优化），从而上述目标函数转化为：对于y(w’x+b)=1的数据点，即右图中位于w’x+b=1或w’x+b=-1上的数据点，我们称之.

2021-12-31 01:50:15 565

原创 task04神经网络

task04神经网络神经网络的的基础单元：神经元（neuron）神经元是神经网络中的最基本的成分，其是仿造生物学中神经细胞之间传递信号的方式而设计的。在生物神经网络中，神经细胞都是相互相连的，当一个神经元接收到其它神经元发送的化学物质时，其会判断神经元的电位是否超过阈值。如果超过了，该神经元将会被激活，并向其它神经元发送化学物质。与此类似，机器学习中的神经元接收来自 n 个其它神经元传递过来的输入信号，这些输入数据通过加权计算之后，神经元将会判断其是否超过神经元阈值。如果超过阈值，神经元将被激活，并通

2021-12-27 17:22:21 564

原创 task02LDA

datawhale task02 3.1 基本形式线性模型的本质是通过一个所有属性的线性组合进行预测的函数，即 f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+bf(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b 一般用向量形式写成 f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b其中w表示属性在预测中的重要性。机器学习三要素： (1)确定研究模型 (2)确定损失函数 (3)确定优化算法 3.2 线性回归从最简单

2021-12-26 23:28:21 730

原创吃瓜task03

第三章线性模型 3.1 基本形式线性模型 (linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数 f(x)=ω1x1+ω2x2+⋯+ωdxd+bf(x)=\omega_1x_1+\omega_2x_2+\cdots+\omega_dx_d+bf(x)=ω1x1+ω2x2+⋯+ωdxd+b f(x)=ωTx+bf(x)=\omega^Tx+bf(x)=ωTx+b 3.2 线性回归 “线性回归” (linear regression)试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值

2021-12-21 00:56:13 651

原创吃瓜日记1st

第1章绪论 1.1 引言机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。 “经验”通常以“数据”的形式存在。机器学习研究的主要内容：在计算机上从数据中产生“模型”（model）的算法，即“学习算法”。（learning alorithm）机器学习是研究“学习算法”的学问。 1.2 基本术语记录属性属性值属性空间（样本空间、输入空间）特征向量维数学习（训练）标记（带有结果信息）样例标记空间（输出空间）分布独立同分布学习的过程是为了逼近真相分类：对于离散值的

2021-12-14 22:50:10 176

原创 DockerTask01

DockerTask01 学习内容： Docker 在容器的基础上，进行了进一步的封装，从文件系统、网络互联到进程隔离等等，极大的简化了容器的创建和维护。使得 Docker 技术比虚拟机技术更为轻便、快捷。虚拟机在宿主机(host)中的OS上面是hypervisor(hypervisor)，然后依次建立虚拟机，虚拟化的仓库，然后安装程序。但是对于Docker来说，在宿主机(host)中的OS上面是Docker Engine，然后直接在Doker Engine安装应用。 Docker三大概念镜像容器

2021-04-12 23:05:25 134

原创 task06综合练习

综合练习练习1：分组求和 -创建employee Id VARCHAR(1) NOT NULL, Name VARCHAR(225) NOT NULL, Salary INT , DepartmentID VARCHAR(1), PRIMARY KEY(Id) ); INSERT INTO employee VALUES('1','Joe',70000,'1'), ('2','Henry',80000,'2'), ('3','Sam',60000,'2'), ('4','Max',90000,'1');

2020-12-28 21:49:02 173

原创 pandas_task05

练习 1. df = pd.read_csv('data/Drugs.csv',index_col=['State','COUNTY']).sort_index() df.head() result = pd.pivot_table(df,index=['State','COUNTY','SubstanceName'] ,columns='YYYY' ,values='DrugReports',fill_value='-').rese..

2020-12-27 23:47:52 147

转载第四章分组

学习目标：第四章分组学习产出：分组模式及其对象分组的一般模式语法 df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作

2020-12-25 23:31:45 560

原创 Task05：SQL高级处理

学习目标： Task05：SQL高级处理学习产出：窗口函数（OLAP函数） <窗口函数> OVER ([PARTITION BY <列名>] ORDER BY <排序用列名>) []中的内容可以省略掉 PARTITON BY是用来分组 ORDER BY用于字段规则排序几个专用窗口函数 RANK 如果有并列，则跳过之后的位次。如有三个并列第一名则：1,1,1,4， DENSE_RANK 如果有并列，但是不会跳过之后

2020-12-24 20:29:53 214 1

原创 Task03：索引

索引器列索引（for表）【df[‘col1’]】 == 【df.列名】#（列名中不包含空格）：取相应列【df[[‘col1’, ‘col2’]]】#：取多列组成DataFrame 行索引（for序列）以字符串为索引的Series 以整数位索引的Series 补充说明：如果不想陷入麻烦，请不要把纯浮点以及任何混合类型（字符串、整数、浮点类型等的混合）作为索引，否则可能会在具体的操作时报错或者返回非预期的结果 loc 索引基于元素的 loc 索引器，基于位置的 iloc 索引器 loc[‘行名

2020-12-22 22:59:24 222

原创 SQL学习笔记task04——集合运算

加法 UNION并集运算和OR语句有异曲同工之处，但是出于查询效率使用UNION更好 SELECT FROM UNION SELECT FROM 练习题 SELECT * FROM product WHERE sale_price>500 UNION SELECT * FROM product2 WHERE sale_price>500; UNION中会对查询结果集进行合并去重，如果不需要去除可以使用UNION ALL语句差集与补集 MySQL8.0暂时不支持EXCEPT

2020-12-22 22:01:36 179

原创 Task03：复杂一点的查询

学习目标： Task03：复杂一点的查询学习内容： 1、视图 2、子查询 3、函数 4、谓词 5、 CASE 表达式学习产出：视图一、视图与数据表的区别视图数据表虚拟真实二、视图的优点通过定义视图可以将频繁使用的SELECT语句保存以提高效率。通过定义视图可以使用户看到的数据更加清晰。通过定义视图可以不对外公开数据表全部字段，增强数据的保密性。通过定义视图可以降低数据的冗余。三、具体语法 (1) CREATE VIEW <视图名称&

2020-12-20 22:14:03 158

原创 Task02-Pandas基础

学习目标： Task02-Pandas基础学习内容： 1、一些自己之前忘记的东西 2、窗口对象 3、 Pandas库函数总结 4、练习题学习产出：一些之前自己忘记的东西在读取 txt 文件时，经常遇到分隔符非空格的情况， read_table 有一个分割参数 sep ，它使得用户可以自定义分割符号，进行 txt 数据的读取。例如，下面的读取的表以 |||| 为分割：这里注意sep是正则表达式，需要转义。需要将’engine’指定为python否则： ParserWarning:

2020-12-19 22:38:13 402 1

原创 Task02：基础查询与排序

学习目标： Task02：基础查询与排序学习内容： SELECT语句基础算术运算符和比较运算符逻辑运算符对表进行聚合查询对表进行分组为聚合结果指定条件对查询结果进行排序练习题学习产出： Select语句 SELECT <列名>, …… FROM <表名> WHERE <条件表达式>; 代表全部列出现中文用""扩出来在SQL中注释用–或者/ */ 下面给出一个实例来演示Select语句 -- 想要查询出全部列时，可以使用代表

2020-12-17 22:46:52 122

原创 Pandas_Task01：预备知识

学习目标： python基础学习内容：提示：这里可以添加要学的内容例如： 1、 python基础 2、 pandas基础遗漏的python知识 map函数:它返回的是一个 map 对象，需要通过 list 转为列表： map(function, iterable, ...) list(map(lambda x: 2*x, range(5)))#e.g. numpy总结可在这里下载练习题自己的想法 #作业 M1 = np.random.rand(2,3) M2 = np.rand

2020-12-16 23:50:20 264 1

原创 SQLTask01

学习目标： Task00：绪论 - 环境搭建 Task01：初识数据库学习内容： MySQL 8.0 的安装数据库的一些基本知识学习时间：课程内容较为简单因此不占用太多时间 1、 12.12晚 2、 12.13下午学习产出： ...

2020-12-14 23:37:38 169

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