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原创 Notebook Contents
这是第一部分所有笔记的目录，当然我认为写博客的目的是为了分享和交流，可是自己是非数学专业出身，现在是学习、理解知识的阶段，所以写出来的只能称为学习笔记，希望经过长久的学习和实战，可以把这些知识重新整合，加上自己的见解写出来第二部分的笔记。第一部分机器学习算法K临近算法...
2019-01-24 09:44:17
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原创 P and NP
摘录的学习笔记时间复杂度多项式复杂度：O(1),O(log(n)),O(na)O(1),O(log(n)),O(n^a)O(1),O(log(n)),O(na)非多项式复杂度：O(an)和O(n!)O(a^n)和O(n!)O(an)和O(n!) 其复杂度计算机往往不能承受。当我们在解决一个问题时，我们选择的算法通常都需要是多项式级的复杂度，非多项式级的复杂度需要的时间太多，往往会超时，除非...
2019-03-06 17:43:16
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原创 python matplotlib bar
条形图：使用python matplotlib 库来实现：生成随机数据模拟画图，实际柱状图可能代表一组的情况，这时候柱子高度表示平均值，还会加上误差线import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.arange(5)y1 = np.random.randint(10, 100, size=5)y1_err = np....
2019-03-05 10:34:59
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原创 M4: Naive Bayes
首先，先来看看几个基础定义：联合概率：表示两个事件共同发生的概率。比如A与B的联合概率表示为P(A,B)（或者P(A∩B)）边缘概率（又称先验概率）：边缘概率与联合概率相对应的，是某个事件发生的概率，而与其它事件无关。比如A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)条件概率（又称后验概率）：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作...
2019-03-03 17:57:22
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原创 T1: t Test
t 检验又叫student t检验（Student’s t test），主要用于样本含量较小（例如n<30），总体标准差σ未知的正态分布。t检验是参数检验的一种。参数检验：总体分布已知的情况下（可以是给定，也可以是假定），根据样本数据对总体分布的统计参数（均值，方差等）进行推断t 检验用于检验两个总体的均值差异是否显著，或者一个总体和一个固定值之间的差异。t 检验原理：例子：工...
2019-02-27 17:28:45
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原创 Probability Distribution
概率分布也是我们说的随机变量分布，他有两种分类的方式：连续和离散根据可能得到的结果类型来进行分类：离散型 discrete probability distribution如果得到的结果是离散的，比如投硬币或者掷骰子结构都是离散的，这样的概率分布是离散型概率分布常见的离散型概率分布有：伯努利分布，二项分布，多项分布，泊松分布，超几何分布连续型 continuous probab...
2019-02-27 10:12:39
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原创 Distribution of Discrete Random Variables
离散型随机变量分布：伯努利分布；二项分布；泊松分布；多项分布。1、伯努利分布(Binomial distribution)伯努利分布又称"零一分布"，“两点分布”。伯努利分布只做一次实验，只有两种结果，1:成功；0:失败；则伯努利分布为：P(X)={p,X=11−p,X=0P(X)= \begin{cases}p , & X=1
2019-02-21 10:28:47
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原创 python: IndexError: list assignment index out of range
python处理数组的时候，报错：IndexError: list assignment index out of range有两种原因：定义的数组边界过小，真的是出界了；定义的空数组按照下标赋值就会报错；s = list()s[0] = 0# IndexError: list assignment index out of range解决办法：append()，一个一个追...
2019-02-18 13:30:44
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原创 S2: Correlation Coefficient and R-Squared
https://www.zhihu.com/question/24393657https://www.cnblogs.com/python-frog/p/8988030.html
2019-01-18 16:26:26
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原创 M1: K Nearest Neighbors Study Note
这是第一篇，也是我学习的第一个机器学习的算法！一、原理简介k邻近算法（以下称k-NN）是一种基本的分类和回归算法，这里只写分类问题中的k-NN；k-NN采用测量不同特征值之间的距离方法来进行分类。...
2019-01-14 19:46:56
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原创 Conflict between np.linalg.matrix_rank() and np.linalg.det()
&emps;&emps;求逆矩阵的时候，发现了一个有趣的问题，其实也是以前宋志瑞给我说过的python的双精度浮点数存储问题，这次又遇到了，mark一下！>&am
2019-01-05 10:28:53
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空空如也
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