基础数据类型相关的函数: 数字相关:数据类型:bool,int,float,complex 进制转换:bin转二进制,oct转八进制,hex转十六进制 数学运算:abs求绝对值,divmod返回商和余数,round四舍五入(有误差),pow计算多少次幂,第三个参数是算完次幂后再除以第三个参数后得到的 ...
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2019-01-19 11:21:18
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损失函数，代价函数，目标函数区别 损失函数：定义在单个样本上，一个样本的误差。 代价函数：定义在整个训练集上，所有样本的误差，也就是损失函数的平均。 目标函数：最终优化的函数。等于经验风险+结构风险（Cost Function+正则化项）。 目标函数和代价函数的区别还有一种通俗的区别： 目标函数最大 ...
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2019-01-19 00:05:04
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原文:C# 计算地图上某个坐标点的到多边形各边的距离在判断了某个坐标点是否在多边形内后，还有另一个需求就是当我这个坐标点在多边形外部时，我需要计算这个坐标点到多边形的距离是否在一个允许的误差范围内 通过两个位置的经纬度坐标计算距离（C#版本） 转自:https://blog.csdn.net/jas... ...
1.假设回归的目标函数式为 （其中x0为1） 当 n = 1时表示一元函数，对一元函数进行回归分析 2.将误差记为：ε 要使得ε最小，然后样本真实值 y 和模型训练预测的值之间是有误差 ε ,再假设训练样本的数据量很大的时候,根据中心极限定律可以得到 ∑ε 满足 （u ,δ²）高斯分布的；由于方程有 ...
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2019-01-16 13:55:44
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一个有监督的房价训练模型如下所示： 单变量线性回归问题： 模型预测值与训练实际值之间的差距，就是建模误差。 一般常用的代价函数是平方误差函数，之所以提出误差的平方和，是因为误差平方代价函数对于大多数问题特别是回归问题，都是一个合理的选择。 常使用梯度下降作为求函数最小值的算法，开始时我们随机选择一个... ...
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2019-01-15 12:07:46
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1.命令别名设置：alias，unalias 命令别名可以帮助你在一些惯用命令特别长的时候，进行简化，帮助你减少命令误差 例： *例出当前已有的命令别名 [root@server3 ~]# alias alias cp='cp -i' alias egrep='egrep --color=auto' ...
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2019-01-15 00:57:54
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下面先解释一下输出的内容：Mem 行(第二行)是内存的使用情况。Swap 行(第三行)是交换空间的使用情况。total 列显示系统总的可用物理内存和交换空间大小。used 列显示已经被使用的物理内存和交换空间。free 列显示还有多少物理内存和交换空间可用使用。shared 列显示被共享使用的物理内 ...
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2019-01-14 14:43:46
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1.引言 1.1 t检验法的适应性和局限性 t检验法适用于样本均数和总体均数及两样本均数之间的差异显著性检验，但在科学研究和生产实践中，经常会遇到比较多个处理优劣的问题，即需进行多个均数之间的差异显著性检验，这时仍采用t检验法就不合适了，主要存在如下问题： ①检验过程繁琐。 ②无统一的试验误差，误差 ...
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2019-01-14 14:32:43
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一、思路 1.在外层增加一个 DIV 容器，并设置好容器的大小。（即：宽和高） 当容器存在边框的时候，由于这里还没找到获取的方法，所以，在容器边框大于 0 的时候，获得的容器的限制区域的坐标会有误差。 为了避免这情况，可以在多加一次容器，有边框样式的在外层，无边框样子的在内层。 例： 2.为了方便获 ...
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2019-01-12 22:44:42
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数据：工资和年龄（2个特征） 目标：预测银行会贷款多少钱(标签) 考虑： 工资和年龄影响银行贷款，它们各自的影响大小（参数） x1， x2 表示的是两个特征（年龄， 工资） y 是银行最终会借我们多少钱 找到一条最合适线（一些高维点）来最好拟合我们的数据点 假设theta1是年龄的参数， theta ...
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2019-01-12 18:01:40
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