倞哥哥-CSDN博客

转载 TCP协议特点

TCP最主要的特点TCP是面向连接的运输层协议每一条TCP连接只能有两个端点（endpoint），点对点TCP提供可靠交付的服务，无差错、不丢失、不重复，并且按序到达TCP提供全双工通信（双向通信）面向字节流。‘面向字节流’的含义是:虽然应用程序和TCP的交互是一次一个的数据块，但TCP把应用程序交下来的数据仅仅看成是一连串的无结构的字节流。TCP并不知道所传送的字节流的含义...

2020-09-14 15:05:01 5121

1.定义假设检验，是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是由本质差别造成的统计推断方法。2.基本思想‘小概率事件’原理。其统计推断方法是带有某种概率性质的反证法，理论：原假设和备择假设，小概率思想是小概率事件在一次实验中基本上不会发生。反证法思想是先提出检验假设，再用适当的统计方法，利用小概率原理，确定假设是否成立，就是首先假定原假设正确，然后根据样本决定对原假设是该接受还是该拒绝。如果样本观察值导致了小概率事件的发生，就应拒绝原假设。3.常用的假设检验类型Z检验、t检验、

2020-09-09 23:32:37 2278

原创 python|pandas处理空值与缺失值问题

空值与缺失值问题df.info()info查看数据是否为空，有多少的空值，或者缺失值如果小于10%直接删除，否则另作考虑一、空值与缺失值空值：在pandas中是’’缺失值：在dataframe中为nan或者naT（缺失时间），在series中为none或者nan二、相关处理函数：删除空值df.dropna(axis=0,how='any',thresh=NONE,subset=NONE,inplace=False)参数：axis=0–表示index行，axis=1表示columns

2020-09-07 20:44:31 2215

原创数分知识点|二叉树

二叉树遍历分三种：前序遍历，中序遍历，后序遍历如图是一个满节点二叉树A为根节点，B为左节点，C为右节点前序遍历的顺序是A=>B=>C（先根再左最后右）中序遍历的顺序是B=>A=>C（先左再根最后右）后序遍历的顺序是B=>A=>C（先左再右最后根）比如上图二叉树遍历结果：先序遍历：ABCDEFGHK中序遍历：BDCAEHGKF后序遍历：DCBHKGFEA（来源： https://blog.csdn.net/qq_33243189/article/d

2020-09-04 16:12:24 186

原创吴恩达machine-learning神经网络

简简单单分为6步一.构建神经网络，初始化权重1.根据得到的数据初步构建一个神经网络2.正向输出神经网络，求出h的值3.根据h求出J的值4.根据最后一层的误差可以求出上一层的误差（一直到第二层）5.误差可以求出theta的值6.梯度下降...

2020-08-09 21:33:34 116

原创 machine-learning怎样选择训练模型

1.对数据集的处理一般来说要对数据集作一个2：2：6的处理，分别是测试集，交叉测试集，训练集（且最好是随机化）2.选择训练模型训练模型的形状大致跟两个参数有关一个是hypothesis函数的最高幂，用d来表示。一个是正则项的系数，用λ表示d的值越高，对数据的拟合度就越高，反之越低λ过大则有可能出现训练模型为一条直线的情况，λ过小则有可能过拟合那么要怎么选择这两个的值呢？首先我们选取幂的值大致在1-10这个范围，一般我会先观察数据集，大致得出一个理想的线条来拟合它，初步估计是怎样的一个线条，不

2020-08-09 21:31:28 529

原创 machine-learning监督学习和无监督学习

监督学习的前提就是有一个已知的数据集，然后设定一个特定的程序去训练它，最终使它具有某种功能比方说回归、分类无监督学习的应用应该建立在你有一堆数据集，但是它是杂乱无章没有规律，那么你用无监督学习，使计算机自动的根据这些数据的特征进行分类，形成一个一个的簇，这就是聚类算法。...

2020-08-05 09:30:32 126

原创吴恩达machine-learning逻辑回归

1.假设函数h(x)，因为逻辑回归算法的y值只有零和一两个值，那么如果依然要用线性回归的方程来表达这一种趋势的话，会导致误差很大于是就引进了一个sigmoid函数，这个函数是无限趋近于0和1。也就是h(x)=g(z)=1/1+e^(-z)。所以我们假设当这个函数的值取到>=0.5时，那么就表示预测y=1.也就是说当z>=0时(z的值就可以表示为theta’*X,相当于线性回归里的h(x))那么如果我们得到的数据集是这样的，我们的最终目标就是找到最好的那个theta值，能够很好的区别

2020-08-04 20:49:40 146

原创 Coursera吴恩达machine-learning第一次作业回顾

每个项目老师都给我们写好了大致模板，我们需要完成的就是打开老师的文件然后在函数文件中写出函数作业内容：根据目前已知的城市人口以及收益推断出在别的城市开餐馆能否盈利作业目的：根据给出的数据集来训练一个算法模型，用来计算新给出的数据%% ==================== Part 1: Basic Function ====================% Complete warmUpExercise.m比方说老师给的part1说的就是让我们打开warmUpExercise.m这个文件，写

2020-07-31 16:04:13 307

原创 pandas查询操作之loc查询

loc查询（最有用）import pandas as pddf=pd.read('tianqi.csv')1、用单个label值进行精确匹配例：精确匹配2020年8月2号的天气情况，先用索引匹配到需要的行，再匹配到对应的列df.loc['2020-8-2','天气']2、用值列表批量查询例：匹配2020年8月2号和3号的天气和温度情况df.loc[['2020-8-2','2020-8-3'],['天气','温度']]3.用区间批量查询例：用区间批量查询2020年7月31日到8月6

2020-07-31 15:02:33 1659

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