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1.伴随矩阵 定义： 一个矩阵A=(aij)n×nA=(a_{ij})_{n\times n}A=(aij)n×n的伴随矩阵A∗A^*A∗定义为：元素aija_{ij}aij的代数余子式组成的矩阵。 元素aija_{ij}aij的代数余子式为：去掉矩阵A的第i行第j列元素剩下的n-1阶矩阵的行列式，称为aija_{ij}aij的余子式，记为MijM_{ij}Mij，称Aij=A_{ij...
2020-09-10 15:46:33
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原创 秋招面试
2021秋招面试记录 20200815 猿辅导数据分析1面 1.自我介绍 2.时间序列 常用模型，平稳性、怎么检验平稳性，prophet详解 3.常见的概率分布 T分布 公式 举个泊松分布的例子 两个随机变量X,Y独立服从正态分布，X-Y服从什么分布，均值方差 4.spark、hive掌握 sql 用户购买了两次以上的课程品类 转为python代码(dataframe操作） 5.概率题： 三门问题 赌金分配问题：64个金币。置骰子，点数为6，甲加1分，点数为4，乙加1分，现在甲8分，乙7分，赌博被迫终止，问
2020-08-24 17:38:15
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原创 回归、分类问题中激活函数、误差函数选择解释
回归、分类问题中激活函数、误差函数选择解释 对于回归问题，我们一般假设t服从高斯分布，均值与x有关，即 对于以上条件，我们选择的激活函数是恒等函数即可，因为这样就可以近似任何从X到Y的连续函数。在优化时，对于给定的独立同分布的观测数据，其似然函数为： 最大化似然函数，等价于最小化负的对数似然即： 这也就说明了在假设条件分布式高斯分布的前提下，最大化似然与最小化平方和误差是相等的。 通过求导令为0...
2020-05-06 23:45:11
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原创 spark学习
1.spark功能接口——SparkContext SparkContext是spark功能的主要入口。其代表与spark集群的连接，能够用来在集群上创建RDD、累加器、广播变量。每个JVM里只能存在一个处于激活状态的SparkContext，在创建新的SparkContext之前必须调用stop()来关闭之前的SparkContext。 原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/we...
2019-12-20 10:31:24
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原创 实习记录一
服务器配置jupyter 1.登陆服务器 2.安装anaconda ：去anaconda官网找到linux版本的anaconda，复制网址，在终端输入 wget +网址下载 之后 bash+‘……sh’安装conda 2.启动Jupiter,配置Jupiter (1)输入jupyter notebook --generate-config 进入配置文件 （2）终端输入ipython 进入ipyt...
2019-12-19 16:11:07
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原创 机器学习笔记
机器学习算法 SVM svm是使特征空间上的间隔最大化的分类器。可以分为线性可分SVM（硬间隔SVM），线性近似可分SVM（软间隔），非线性可分SVM（利用核函数，非线性SVM）。通过将最大化间隔转换为最小化间隔分之一，然后利用拉格朗日乘子法将优化约束问题转化为无约束问题，通过对各参数求导取0，得到各参数的表达，将其原式得到对偶问题，通过SMO（序列最小化）对对偶问题求解的过程。 原问题与对偶问题...
2019-11-20 16:25:09
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空空如也
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