线性代数回顾 对角矩阵：只有对角线元素的矩阵，记为diag(a, b, c ...) 矩阵的基本变换是可逆的过程 矩阵的秩：矩阵非零子式的最高阶数。 矩阵的内积： \[ (a, b) = \sum_{i=1}^na_i*\overline{b_i} \] 矩阵的范数： \[ ||a|| = \sqr ...
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2020-06-07 01:02:36
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一、三大范式 1、第一范式：原子性 保证每一列不可再分 2、第二范式：在满足第一范式的前提下，每张表只能描述一件事情 3、第三范式：在满足第一第二范式的前提下，第三范式需要确保数据表中的每一列数据都和主键直接相关，不能间接相关。 规范数据库的设计：规范性和性能的问题 阿里规范：关联查询的表不得超过三 ...
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2020-06-05 17:59:28
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#1.整型number = int(input('请输入一个整数:'))print("十进制为：",number)# bin() 将十进制整数转换为二进制字符串print('二进制为:',bin(number))# oct() 将十进制整数转换为八进制字符串print('八进制为:',oct(num ...
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2020-05-22 21:24:14
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/66540160 常规分列 我们最常见的就是有固定分隔符的规范数据，这种直接就按照分隔符拆分就可以了， 如果没有分割符怎么办？依然是上面的数据，如果连逗号都没有呢，在Powerquery中还可以按从数字到非数字的转换来分列， 拆分列的常规功能 ...
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2020-05-07 15:54:23
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首次发表在个人博客 相同点 都支持服务器端渲染 都有Virtual DOM,组件化开发,通过props参数进行父子组件数据的传递,都实现webComponent规范 数据驱动视图 都有支持native的方案,React的React native,Vue的weex 不同点 React严格上只针对MVC ...
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2020-05-06 20:02:18
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正则化与交叉验证用于模型选择 1 正则化 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penalty iterm )。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。 正则化一般形式： 正 ...
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2020-05-03 20:31:49
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机器学习中的范数规则化之（一）L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题：过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的选择问题。这里因为篇 ...
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2020-05-01 00:55:07
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归是用正则化来防止过拟合的， 正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限 from sklearn.datasets im ...
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2020-04-29 21:58:51
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 是通过正则化来防止的。 过拟合的时候，拟合函数的系数往往非常大，而正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以可以在一定程度上减少过拟合情况。如下图所示，过拟合，就是拟合函数需要顾忌每一个点，最终形成的拟合函数波动 ...
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2020-04-27 15:17:46
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1.逻辑回归是怎么防止过拟合的？为什么正则化可以防止过拟合？（大家用自己的话介绍下） 逻辑回归在算法层面是通过正则化来防止过拟合的，因为正则化是通过约束参数的范数使其不要太大，所以能够防止过拟合。 2.用logiftic回归来进行实践操作，数据不限。 import pandas as pd impo ...
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2020-04-27 13:05:34
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