qq_42227818的博客

01-BS开发和HTTP协议 cs开发，要实现前后端数据如何理解（往往是tcp协议和udp协议），BS开发，只是B是特殊的client，需要支持http协议，客户端发起的请求往往是url cer，欧洲原子能中心，基于http协议 利用ajax就可以把纯数据传到 浏览器里 去，类似json http协议是无状态协议，同一个客户端发送的请求毫无关系，在协议里传输特殊的数据表明关系 这里就有cookie 整个HTTP的头也是KV对 ，cookie里面也是 kv对，cookie一般跟域名相关，bing.c

正态分布其实是尖锥形的东西，越陡峭，平方差越小

现在就写第二个模型，损失函数 loss实际上是把求w的过程变成求概率越大，损失越小 线性回归求解损失函数使用MSE，最小二乘法 这几个算法其实逻辑差不多 避免算出的极小值不靠谱，就有凸优理论 梯度下降并不是一个精确值，但是+w，和-w就要判断导数的正负数在哪里 梯度下降在右边就是负的，减号 损失函数写好，就是小写的l 也可以用大写的L ...

决策模型在学习中有一个重要的因素损失函数(并不是每一个公式都可以拿最小二乘法解） 线性回归除了做预测还可以做分类，比如鸢尾花数据 这个算法是用了sklearn 定义一个线性回归的对象，然后把数据放进去开始训练，得到斜率和结局 这是预测 所以线性回归还可以做分类 现在采用统一分布（uniform）的方式取随机值（random）low最小值10000，最高值100000，size取多少个数据 线性回归可以做分类，但是先天不足，因为先天的假设就是数据就是尽可能靠拢 现在想得到一个分类，都是1，形状是5

回顾一下线性回归，一般都是用商业数据集，进程数据预测，分析系统，核心是算法为主。 深度学习，主要是图像处理，文本处理，比如云字典 最小二乘法的数学推导过程，我们只要知道结果是可靠的就行 numpy的实现方式 用鸢尾花的数据，分类的例子，对1类和2类的分类 现在的分类其实是有一些问题，线性回归分类的时候会存在一些数学基础上的不可靠 身高和年龄数据也是线性，如果要分类就要采用鸢尾花的数据了，多类分类 从线性回归的缺陷，引申到逻辑回归的意义，线性回归就提出了线性的拟合。机器学习有1.

程序，先用年龄和身高写出来。尽可能让点在直线周围，称为拟合。第二种数据是鸢尾花，分类 还有很多数据，iris鸢尾花，boston房产数据。 公式始终是xw+b，最后可以看成x乘系数1，(w/b)b 线性回归的算法 **一般都是准备数据，训练，可视化。 导入x数据和y数据。 ** 产生一个空的数组，把x_data里的数据语言，有多少个数据（取0行），列数增加1，保留数据值再加上dtype，np.float浮点数。 Y值，本来是一行，变成多行一列，原来是横过来的数组，变成列的数组，计算就会方便，把y其

自然界存在着大量线性关系的数据，线性关系的表达在数学里 用python表达用python表达用python表达，称为内敛模式.行内公式，python表达python表达python表达块模式，独占一行居中 这就是线性关系的表达 这种表达方式称为初中模式 另外的表达模式，x加上a的方式，矩阵和向量的概念 这样x和a的乘积就是向量的内积 这是大学线性代数学的 内积的概念就是从上面的乘积来的 也就是用x一组数据，每一个位置对应相乘求和的概念就叫内积 线性代数的概念，表达的越简洁越好，真正到计

做为一个新的笔记 先确定数据源，线性回归的数学基础 · 线性回归在数学来讲有2个作用，预测的作用，分类的作用 三面学习法，背景面（数学推导），基础面，影射法，围攻法 线性回归两大背景，预测，分类，从这两方面入手 这些是科学计数法表达的数据，年龄和身高的关系 这两个是dat的文本文件格式 引入魔法指令，图形前如到网页中，是notebook常用的魔法指令 nump主要是做数据的表达方式，把传统的标量概念，变成向量的概念，就是对python链式态的元组的扩展，matplotlib是数据可视化，s..

异常时运行时的错误。一般两种 1.语法错误（bash -x 检查语法错误，类似dryrun模式） 2.逻辑错误 异常的作用 有些异常可以忽略，但是python解释器遇到任何异常都拒绝继续运行代码 打开不存在文件，引用不存在名称都会报异常 goto是破坏架构化编程的罪魁祸首之一 使用try语句来监测代码块，一旦监测到异常，将会被捕获 避免程序自己遇到意外中止，监测到异常后，在finally写些代码...

python的函数模块和控制流程 python中 oop概念 object oriented programing 面向对象编程 面向对象编程时以数据为核心 事先把整个程序运行过程中，先抽象成一个个类，将类实例化成对象后，让对象之间互操作，完成程序执行， 每个对象支持的数据加工方式是事先定义好的， 抽象指的是 比如提供的接口。有一定的计算能力，很多问题和提供的计算能力不是对应的，就要让2者通...

python还支持装饰器： 本身也是一个函数：用来修饰另外的函数的，以实现透明地增强被包装对象的功能； 如何调用： @装饰器名称，一般都需要出现在函数或类定义之前，类也可以被装饰器所装饰，可以使得函数被不同增强后重用 可以先定义个函数就叫装饰器，里面内层函数叫wrapper包装，再python中，函数可以作为参数使用的，把函数在此处调用一下， 把包装后的结果，当作函数返回 定义被包装函数之前先做下...

访问几次 现在有几个访问记录 读模式打开文件，readlines把内容读出来放在fh，文件小可以，文件大了就危险了 可以使用迭代的方式遍历这个文件，字符串有个方法 split切分，指明切割字符是什么 切割使用空格当切分符，切分的结果生成一个新列表，再去第0个结果就是ip地址 在原来的也一样，需要遍历，一个ip字节数最少大于7 1.1.1.1 最大不超过15个字节 ip地址当键，获得值以后+1 d...

pyton3： 内存对象： 基本数据类型： Intergral浮点型，字符型； 组合数据类型: 序列：列表、元组、字符串字面量 字典 集合 对象分为两类， 可变对象：只要是列表，字典 不可变对象：不支持原处修改 列表复制：潜复制，深复制 id()，type（）类型， 两个类型的比较就有三种， 比较内部数值等同于否，比较二者是否统一对象，二者类型是否一样 对象式编程，类都有类属性和类方法构成，数据就...

之前讲了python基本数据类型和组合数据类型 is操作符可以判断类型的不太之处 对象有很多标识，当作内存地址，就是唯一标识符 id看l4第0个元素 number1也是同一个元素 虽然是两个不同的变量，但是可以引用一个元素 **is判断是否同一元素 下面的比较是l1和l3是否同一个对象，并不是比较值是否相同 ** 但是l1[0]和l3[0]是同一个对象 不是同一个对象，但是可以引用内部的同一个对象...

在这里插入图片描述 两种执行方式，第一种适用交互式解释器 运行python的方式就是去运行python程序文件，如果需要某段代码多次运行就要写在python程序文件中,.py结尾，每一个独立的python 的语句，就叫做模块，任何一个.py结尾的python程序文件，通常称为模块 当写一个标准模块时是有一定语法要求的，这里只是做了说明，当作模块被其他程序文件所调用 python有些文件写出来就是...

python，pert。java，php编程语言： 脚本编程语言（需要解释器） 写的源代码先要编译 source–>compile–>bytecode字节码–>（这种二进制格式的指令码不是直接在cpu上运行的，要运行在他们的虚拟机pvm上）–>pvm(python virtual mechine) source–>compile–>bytecode–> p...