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曲线拟合方法最小二乘法最大似然估计梯度下降法多项式拟合Python代码数据集征兵抽签1-366号y366个不同的人抽x结果表明生日靠后的人易抽到小号概念最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。原理 给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差

作为兴（yu）趣（le）笔记之用，长期更新（大概函数式：傻瓜函数式编程 号称消灭for循环系列：# 阶乘n = 5print reduce(lambda x, y: x * y, range(1, n + 1)) # 120append的替代产物： reduce(lambda x,y:x+y, [[1,2]],[3])#3,1,2 reduce(lambda x,y:y+x, [[1,2

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gitub地址prim 最小生成树dijkstra算法 单源最短路floyd算法 全源最短路gitub地址prim 最小生成树def prim_heap(graph): r""" time complexity O(E * log2 E) using heap to optimtiz algorithm Parameters: datafram

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递归中使用yieldyield中递归返回目的实现思想具体代码实现1 递归中使用yield注意 递归算法中若要使用生成器，需要在生成器的原函数（首次调用）显式得到所有yield值 具体如下 def quick_sort(parameter_list): if len(parameter_list) == 0: # print("error") retu

朴素贝叶斯朴素贝叶斯方法是一系列有监督学习的方法，这些方法基于对贝叶斯理论的应用，即简单(naive)的假设 每对特征之间都相互独立。给定类变量 y (这里一个样本仅属于一类) 和一个相互独立的特征向量 x_1 到 x_n ，贝叶斯定理可得到如下关系：P(y \mid x_1, \dots, x_n) = \frac{P(y) P(x_1, \dots x_n \mid y)}

both of them are used for annotation and label. you can generate your own database using those. and more interesting thing would be inspired by it, e.g. the automatic plane recognizingvatic use turki

测试环境：win7 64位Python版本：Python 3.3.5代码实践：1、在子类中通过“类名”调用父类的方法class FatherA: def __init__(self): print('init action in father class A')class SubClassB(FatherA): def __init__(self): prin

https://book.douban.com/people/4139160/annotation/1761179/ http://zhfuzh.blog.163.com/blog/static/1455393872012811112515876/原书

cost函数 J 代价函数 二维的cost函数曲线 多个变量时的情景 特征缩放 平均数归一化 梯度下降 多项式回归 Python实现两个变量x0 x1 其他问题数组横向纵向拼接摘自吴恩达老师课程week1-2，为其概括复习版回归与最优化-广义线性回归 co

我们或多或少都有遇到过选择困难的情况。比如，今天晚上去哪吃？吃什么？怎么吃？（等等，为什么都是吃…）面对选择困难的时候如何做出选择是一个让很多人头疼和纠结的事情。如果我们对我们吃完之后对哪个比较满意提前就知道的话我们当然就不会有如此的纠结。所谓的纠结其实就是因为情报不完全而难以做出判断。如果把这个问题说得更宽泛一点，它就是一个决策的问题。在不完全情报下做出最优的策略？事实上有一样东西做起决策来比你还

How to upload package to pypiInstall twinepip install twineInit file First of all, make sure that the structure of project is correct. Says, your project code in a folder call ‘foo’, then you have RE

听说你准备写 Python, 在你开始真正的 Python 生涯之前，你可以先问问你下面三个问题:你确定你要写 Python 吗 你确定你要写 Python 吗 你确定你要写 Python 吗 如果你答案中有一点迟疑，那么请你出门左拐到隔壁的 Ruby，或者右拐到隔壁的 Node，或者笔直的往前走, 看看 Go, 也不满意的话，绕过旁边的 PHP, 走回老家，开始玩玩 Perl, 也是极好的。

I think I have made a mess using pip install when I am supposed to use conda. As a result I couldn’t update the scikit-learn package to the latest version. I uninstalled scikit-learn with both conda anNo module

p=[0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2]#the lable of real worldworld=['green', 'red', 'red', 'green', 'green']#sense value before movemeasurements = ['red', 'red']#number of steps after measurementsmotions =

我们在使用其他语言的库做编码转换时，对于无法理解的字符，通常的处理也只有两种（或三种）：抛异常替换成替代字符跳过但是在复杂的现实世界中，由于各种不靠谱，我们处理的文本总会出现那么些不和谐因素，比如混合编码。在这种情况下，又回到了上面的处理办法。那么问题来了，python有没有更好地办法呢？答案是，有！python的编码转换流程实际上是两段式转换： source -> unicode ->

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21377121?refer=xmucpp

原文：http://kochiya.me/www/posts/Ipython!.html前几天偶然在公司内网上拖了一本 Learning IPython for Interactive Computing and Data Visualizatio，如名字所说，这本书主体内容就是讨论ipython的使用与数据的可视化。由于很薄，昨天为了打发时间就随便翻了翻，阅读完了前三章，认识到一个问题：我从来没有