import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.array([['a', 5, 9], ['b', 4, 61], ['c', 24, 9]]), columns = ['name', 'attr11', 'attr12'])... ...
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2016-06-05 06:32:27
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这一周的内容是近似算法(Approximation Algorithm)。
对于许多的问题的算法，我们通常目标在于设计一个可以在多项式时间内运行的算法。然而，上一节的NP问题告诉我们这样的算法不一定存在。近似算法其实是针对NP难问题的一种退让，对于许多P不等于NP的最优化问题，无法在多项式时间内找到最优解。因此，如果可以只求一个我们可以接受的解，而不是非要最优解，那么可能存在一个多项式时间的算法...
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2016-06-02 14:07:49
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本章将实现一个简单的两层神经网络，主要分两步走：
1. 实现线性分类器
2. 改变成神经网络1 生成数据我们先生成一个螺旋性的数据集，Python代码：N = 100 # number of points per class
D = 2 # dimensionality
K = 3 # number of classes
X = np.zeros((N*K,D)) # data matrix (...
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2016-05-29 06:26:49
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1 数据处理
首先注明我们要处理的数据是矩阵X，其shape为[N x D] (N =number of data, D =dimensionality).
1.1 Mean subtraction 去均值
去均值是一种常用的数据处理方式.它是将各个特征值减去其均值，几何上的展现是可以将数据的中心移到坐标原点，Python中的代码是 X -= np.mean(X, axis = 0). 对于...
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2016-05-28 06:41:22
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对于CNN输入的数据，常见的有三种处理方式： 1.Mean subtraction. 将数据的每一维特征都减去平均值。在numpy 中 X -= np.mean(X, axis = 0) 2.Normalization 归一化数据，使数据在相同尺度。 在numpy 中 X /= np.std(X, ...
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2016-05-27 14:34:36
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本周的内容是NP问题，NP的全称是Non-deterministic Polynomial，即多项式复杂程度的非确定性问题。百度上对NP的解释是，P/NP问题是在理论信息学中计算复杂度理论里至今没有解决的问题。通俗的说，是将不可知的问题转化为已知的问题，进而计算器复杂度。
首先介绍多项式时间的约减，即Polynomial-Time Reductions，通过解决另一个不同问题的假设的子程序，使用...
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编程语言 时间：
2016-05-27 12:38:23
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需要下载某个目录下面的所有文件。命令如下wget -c -r -np -k -L -p www.xxx.org/pub/path/在下载时。有用到外部域名的图片或连接。如果需要同时下载就要用-H参数。wget -np -nH -r --span-hosts www.xxx.org/pub/path/ ...
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2016-05-26 18:38:49
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该函数的形式为： 作用为：在规定的时间内，返回固定间隔的数据。他将返回“num”个等间距的样本，在区间[`start`, `stop`]中。其中，区间的结束端点可以被排除在外。 参数： start : scalar 队列的开始值 stop : scalar 队列的结束值。当‘endpoint=Fal ...
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2016-05-25 10:55:08
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P问题、NP问题和NPC问题 这或许是众多OIer最大的误区之一。 你会经常看到网上出现“这怎么做，这不是NP问题吗”、“这个只有搜了，这已经被证明是NP问题了”之类的话。你要知道，大多数人此时所说的NP问题其实都是指的NPC问题。他们没有搞清楚NP问题和NPC问题的概念。NP问题并不是那种“只有搜 ...
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2016-05-21 12:52:48
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0、Matplotlib -- 简介.note
官网：http://matplotlib.org/
1、Matplotlib -- 绘制多项式函数.note
#-*- coding:utf-8 -*-
#绘制多项式函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#以自然数序列作为多项式的系数，使用polyld函数...
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2016-05-18 19:31:02
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