<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[keepgoingYi的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; keepgoingYi]]></copyright><item><title><![CDATA[第二章 感知机sklearn实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122812133</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122812133</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Mon, 07 Feb 2022 17:34:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[from sklearn.linear_model import Perceptron
import numpy as np

X_train = np.array([[3, 3], [4, 3], [1, 1]])
y = np.array([1, 1, -1])

perceptron=Perceptron()
perceptron.fit(X_train,y)
print("w:",perceptron.coef_,"\n","b:",perceptron.intercept_,"\n","n_it.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[第二章 感知机自编程实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122811932</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122811932</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Mon, 07 Feb 2022 17:23:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

class MyPerceptron:
    def __init__(self):
        self.w=None
        self.b=0
        self.l_rate=1

    def fit(self,X_train,y_train):
        #用样本点的特征数更新初始w，如x1=(3,3)T，有两个特征，则self.w=[0,0]
        se.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[感知机自编程实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122668462</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122668462</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Mon, 24 Jan 2022 15:30:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[学习了感知机之后，所要做的课后习题。

作业2：

1.思考感知机模型假设空间是什么？模型复杂度体现在哪里？打卡进行文字说明。

2.已知训练数据集D，其正实例点是x1=(3,3)T,x2=(4,3)T，负实例点是x3=(1,1)T:

(1) 用python 自编程实现感知机模型，对训练数据集进行分类，并对比误分类点选择次序不同对最终结果的影响。可采用函数式编程或面向对象的编程。

(2)试调用sklearn.linear_model 的Perceptron模块，对训练数据集进行分类，并对比不同学习率h对]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[帮同学处理Excel数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122142215</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122142215</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Sat, 25 Dec 2021 13:21:02 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.要求

去除数据缺失企业、金融类行业企业以及上市公司中被 ST 或*st的企业

2.代码


import pandas as pd

sExcelFile="应用统计原数据.xlsx"
df=pd.read_excel(sExcelFile,sheet_name='sheet1')

nrows=df.shape[0]
ncols=df.columns.size
print('Max Rows:'+str(nrows))
print('Max Cols:'+str(ncols))




df=..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[西瓜书第三章学习心得]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122052003</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/122052003</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Mon, 20 Dec 2021 22:38:26 +0800</pubDate><description><![CDATA[线性回归的特点



是y，纵坐标的差的和的最小值

之前理解为点到线的距离最小了，这其实是正交回归



机器学习三要素

1.模型：确定假设空间

2.策略：损失函数

3.算法：求解损失函数的最小值，得出参数



所以对于线性回归

1.模型就是线性模型

2.策略一般运用极大似然估计

3.算法就是梯度下降法或者牛顿法



通过学习完高数概率论线性代数之后，基本上对这一章还是能很清楚理解的，核心问题在于公式结果的运算上，缺少一些知识：

1.矩阵分析：矩阵微分

2.凸函数的最优求解

3.信.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[西瓜书1-2章笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/121938527</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/121938527</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Tue, 14 Dec 2021 19:49:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、绪论

1 引言

机器学习是研究关于“学习算法”的学问

2 基本术语

数据集：记录的集合

记录：关于一个事件或对象的描述，称为示例或样本，也把一个示例称为一个特征向量

属性，特征：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项

属性值：属性上的取值；属性空间/样本空间/输入空间：属性张成的空间

假设：学得模型对应了关于数据的某种潜在的规律 hypothesis

若要预测的是离散值，这是分类问题

若要预测的是连续值，这是回归问题

根据训练问题是否拥有标志信息，可将学习任务分类：监督学习，..]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[6_11C语言作业]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117803851</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117803851</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Fri, 11 Jun 2021 11:39:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[6-1 综合成绩排名-结构体一 (100 分)

众所周知，计算机院要对申请转入计算机大类的学生进行考核，考核方式包括机试和面试。学生综合成绩采取百分制，其中50%由机试成绩核算，另50%由学生已获得的加权成绩核算。综合成绩优秀者可进入面试环节。现请你写一个根据学生成绩来确定综合成绩排名的程序。

输入： 第一行为一个整数n(0&lt;n&lt;100)，代表学生人数。 后边n行为学生信息，格式为，一个字符串代表学生学号（长度不超过15)，后边为两个整数，前边的代表机试成绩，后一个代表学生已获得的加权成绩。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[考试题易错点]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117664566</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117664566</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Mon, 07 Jun 2021 15:56:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[6-3 大牌点计算函数 (100 分)

大牌点，英文全称是High Card Point,简写为hcp 。它是衡量一手牌好坏的标准。我们规定A=4hcp, K=3hcp, Q=2hcp, J=1hcp.由此，拿到一手牌我们可以很快地计算出他的hcp。我们也可以很快知道，一副牌一共是40Hcp。这个值对于每副牌来说，就是东南西北4个人手上大牌点的总和。

现我们重新规定每张排的点数，请你写一段函数来计算一下一手排的大牌点。

新规定如下：3，4，5均为1点，6，7，8均为2点，9，T（代表10）均为3点，J]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[可恶的编程题21/6/6]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117620123</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117620123</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Sun, 06 Jun 2021 10:17:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[7-1 单词统计 (100 分)

给定的字符串中只包含#和小写字母，其中#是分隔符，连续的小写字母构成单词。单词内部不会包含#号，也不存在两个单词之间没有#的情况。请你写一个程序来统计一下一行字符串中单词的数量和#的数量。

输入格式:

第一行为一个整数n(0&lt;n&lt;10)，代表共有n个字符串。后边n行，每行一个长度不超过100的字符串。

测试用例保证输入合法。

输出格式:

共n行，每行依次对应输入各个字符串。

每行的格式如下：

首先是一个整数，代表单词的数量，跟着是一个空格；然后又]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[6_4C语言作业]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117547459</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117547459</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Fri, 04 Jun 2021 12:44:10 +0800</pubDate><description><![CDATA[6-1 数据清洗 (100 分)

数据清洗是指发现并纠正数据文件中可识别的错误的最后一道程序，包括检查数据一致性，处理无效值和缺失值等。小明去某公司实习，公司交给了他一个数据清洗的任务。由于小明是实习生，所以数据清洗的算法公司已经给定，小明的任务仅仅是将清洗后合格的数据按原来的顺序存储并输出。可是小明仍无法完成这个任务，聪明的你能帮帮他吗？

数据清洗的函数原型为：

int dataCleaning(int n);

这里参数n为待处理数据，如果该数据是正确的函数则返回1，如果该数据不正确则函数返回0。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2021-05-22递归练习作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117152194</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/117152194</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Sat, 22 May 2021 12:42:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[6-7 整数逆序输出 (100 分)

请写出将一个整数逆序输出的函数。

注意：此题要求递归求解且不允许使用数组。如果违反要求则没有分。

函数接口定义：


函数接口如下：
void reverse(int n) ;

其中n是用户传入的参数。n的值大于0且不超过int的范围； 函数的返回值为空，其功能是逆序输出n。测试用例保证输入的n末尾不为0。

裁判测试程序样例：


函数被调用进行测试的例子如下：
#include &lt;stdio.h&gt;

void reverse(in...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2021-05-14作业11 函数练习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/116785331</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/116785331</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Fri, 14 May 2021 12:50:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[作业11 函数练习

6-1 实验5_1_设计函数fun (100 分)

已知分段函数，当x&lt;1时，y=x；当1&lt;=x&lt;=10时，y=2x-1；当10&lt; x &lt;=100时，y=3x-11；当x&gt;100时，y=x*x-24。 设计函数int fun(int x)，根据分段函数计算y值。 函数返回值范围不会超过int型变量。 输入为一个整数x,即自变量x。输出为函数值y的结果

函数接口定义：


函数原型 如下：
int fun ( int x );

其中x是...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[五一C语言作业]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/116330334</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/keepgoingYi/article/details/116330334</guid><author>keepgoingYi</author><pubDate>Sat, 01 May 2021 22:19:34 +0800</pubDate><description><![CDATA[五一C语言作业

做了好多次作业，最后发现不总结对自己的编程进步很有限，所以以后每次作业都把题目思路代码发到博客上，加油！

7-1 参考书

某次考试是开卷考试。老师规定，纸质的资料（以下统一称为参考书）可以随便带，或者说只要你背得动想带多少本参考书都行。于是同学们就开始准备参考书了。就在考试前一天，老师觉得大家准备的参考书实在是太多了，就突然改了主意。新规则规定，所带所有参考书的总页数不能超过1000页。这下小明同学犯愁了，因为他准备的参考书总页数远远超过1000。现在请你写一段C程序帮小明算一下他这次]]></description><category></category></item></channel></rss>