一、微积分与概率论 1、 微分学： 中国教科书中通常首先学习导数，例如中学时期的切线方程，函数单调性，零值点和极值点个数等等，而直到大学时期才引入微分的概念，导致大多数人通常并不了解微分和导数之间的关系...2、 积分学与概率统计： 因为样本空间中所有事件的概率和为1，将每个自变量看作一个特定事件，Jesen不等式又可以表示为所有事件发生的期望所对应的函数值小于等于各个事件所对应函数值的期望，这时就将概率论和积分学联系到了一起...可见，在一定程度上，微分与积分是互逆运算。 同理，多重积分，也可看作积分函数在各个坐标轴上分别积分汇总后的结果。...那么，机器学习中为什么普遍使用贝叶斯学派的观点呢？个人理解，学习一定是知识不断获取并更新迭代的过程。...3、 参数估计： 所谓参数估计，就是通过样本对总体中未知参数进行估计，它是统计推断的基础，是建立统计模型的一个基本步骤。它主要包含2个大类：点估计和区间估计。
一、微积分与概率论 1、 微分学： 中国教科书中通常首先学习导数，例如中学时期的切线方程，函数单调性，零值点和极值点个数等等，而直到大学时期才引入微分的概念，导致大多数人通常并不了解微分和导数之间的关系...2、 积分学与概率统计： 因为样本空间中所有事件的概率和为1，将每个自变量看作一个特定事件，Jesen不等式又可以表示为所有事件发生的期望所对应的函数值小于等于各个事件所对应函数值的期望，这时就将概率论和积分学联系到了一起...通常所说的积分，都是黎曼积分。黎曼积分就是采用无限逼近的方法，求解曲线所围的面积。即，高等数学的核心都是逼近。 积分学中最有名的牛顿-莱布尼茨公式= ?...可见，在一定程度上，微分与积分是互逆运算。 同理，多重积分，也可看作积分函数在各个坐标轴上分别积分汇总后的结果。...那么，机器学习中为什么普遍使用贝叶斯学派的观点呢？个人理解，学习一定是知识不断获取并更新迭代的过程。
日志统计 小明维护着一个程序员论坛。现在他收集了一份”点赞”日志，日志共有 N 行。 其中每一行的格式是： ts id 表示在 ts 时刻编号 id 的帖子收到一个”赞”。...现在小明想统计有哪些帖子曾经是”热帖”。 如果一个帖子曾在任意一个长度为 D 的时间段内收到不少于 K 个赞，小明就认为这个帖子曾是”热帖”。...给定日志，请你帮助小明统计出所有曾是”热帖”的帖子编号。 输入格式 第一行包含三个整数 N,D,K。 以下 N 行每行一条日志，包含两个整数 ts 和 id。
哈哈，我这段时间一直在忙着学习强国。 你知道吗？学习强国里有个栏目叫挑战答题。 题库随机抽题，每天答对10道，才算过关。 这不，我这寻思做一个题库查询工具。...一是为了方便自己学习提升，二是提升自己的效率减少不必要时间损耗。 这个工具，我还真就做出来了。 这期，就跟我一起看看，这个工具如何制作。...第三，string Select = "SELECT * FROM 学习题库 WHERE 题目 like '%" + textBox1.Text + "%'"； 表示的是从数据库[学习题库]表中查询与textBox1
积分规则如下： 赢一场得三分； 平一场得一分； 输一场不得分。 写出一条SQL语句以查询每个队的 team_id，team_name 和 num_points。...结果根据 num_points 降序排序，如果有两队积分相同，那么这两队按 team_id 升序排序。
Day 25, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】数组中重复的数 在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内。数组中某些数字是重复的，但不知道有几个数字是重复的。...*A[n-1] res *= A[i]; } return b; } }; 2 概念题 【概率统计】所有人口中，某癌症的患病率为0.008...【概率统计】参加支付宝夜谈分享的同学共有50人，现设有甲、乙、丙三个夜谈主题。...【概率统计】20个阿里巴巴B2B技术部的员工被安排为4排，每排5个人，我们任意选其中4人送给他们一人一本《effective c++》，那么我们选出的4人都在不同排的概率为？
作者：TeddyZhang，公众号：算法工程师之路 Day 18, 概率统计知识点走起~ 1 编程题 【剑指Offer】数组中的逆序对 在数组中的两个数字，如果前面一个数字大于后面的数字，则这两个数字组成一个逆序对...pHead1 : p2->next); } return p1; } }; 2 概念题 【概率统计】两个人抛硬币，规定第一个抛出正面的人必须穿女装，请问先抛的人穿女装的概率多大...【概率统计】将7723810的各位数字打乱排序,可组成的不同的7位自然数的个数是? 首先我们对7个数进行全排列，但是其中7重复了一次，因此，实际中的个数为7!/2。...= 2160 【概率统计】若串S=′software′,其子串的数目是多少？...【概率统计】某地每天有流星雨的概率是相等的，一个人每天晚上都去观察，发现一个月能够看到流星的概率是91%，请问半个月中能够看到流星的概率是多少？
分部积分两次解决一道积分题 已知 y^{'}(x)=\arctan (x-1)^2 以及 y(0)=0 ，求 \displaystyle I=\int_{0}^{1}y(x)dx 解析：显然由题意， 利用分部积分...int_{0}^{1}y(x)dx=xy(x)\big|_{0}^{1}-\int_{0}^{1}xy^{'}(x)dx=y(1)-\int_{0}^{1}x\arctan(x-1)^2dx 再利用分部积分
当有统计每天的数据条数的时候，可以直接一句sql语句实现 比如字段updated_at是时间日期格式，那么DATE_FORMAT(updated_at,'%Y-%m-%d') as day 配合group
前言 大家都知道现在很多站点下载资料都是要收费的，无论是积分还是金币，想免费只能说很少很少了，那么这些网站是如何做到资源防盗链的呢？...注：应用服务器后台进行扣除积分逻辑，大家可自行分析CSDN下载地址。 Nginx配置 如何安装Nginx这里不再赘述，安装的时候记得开启ngxhttpsecurelinkmodule即可。 ....测试中还发现一个问题，生成的链接有时会报超时失效，可能是由于后端服务器和下载服务器时间不统一导致的，同步更下系统时间即可， 如果有做积分下载服务的小伙伴这的确是一个不错的选择，需要注意的是一定要不定期的更换密钥
图1 用逼近法求圆的面积 事实上，逼近法就是积分（integral calculus）的起源。2000多年后，微积分的另一支，微分（differential calculus）被发明出来。...正如在【深度学习基础】深度学习导论 中讨论的那样，这种问题在深度学习中是无处不在的。 在深度学习中，我们“训练”模型，不断更新它们，使它们在看到越来越多的数据时变得越来越好。...一、导数和微分 我们首先讨论导数的计算，这是几乎所有深度学习优化算法的关键步骤。在深度学习中，我们通常选择对于模型参数可微的损失函数。...partial x_i} + \cdots + \frac{\partial y}{\partial u_m} \frac{\partial u_m}{\partial x_i}\tag{10} 小结 微分和积分是微积分的两个分支...，前者可以应用于深度学习中的优化问题。
定积分与不定积分 区别 不定积分计算的是原函数(得出结果是一个式子) 定积分计算的是具体的数值(得出的结果是一个具体的数字) 不定积分是微分的逆运算，而定积分是建立在不定积分的基础上把值代进去相减 概念与公式...不定积分： 设F(x)是函数f(x)的一个原函数，也就是说f(x)是求导后的函数，把F(x)+C叫做f(x)的不定积分，如下： image.png 其中 叫做积分号，f(x)叫做被积函数，x叫做积分变量...，C叫做积分常数(记住要加上C) 定积分： 设F(x)是函数f(x)的一个原函数，也就是说f(x)是求导后的函数，把某个区间[a, b]上的矩形累加起来， 得到的是这个函数在[a, b]区间上的面积，如下
日志统计(蓝桥杯每日一题) 小明维护着一个程序员论坛。现在他收集了一份”点赞”日志，日志共有 N 行。 其中每一行的格式是： ts id 表示在 ts 时刻编号 id 的帖子收到一个”赞”。...现在小明想统计有哪些帖子曾经是”热帖”。 如果一个帖子曾在任意一个长度为 D 的时间段内收到不少于 K 个赞，小明就认为这个帖子曾是”热帖”。...给定日志，请你帮助小明统计出所有曾是”热帖”的帖子编号。 输入格式 第一行包含三个整数 N,D,K 。 以下 N 行每行一条日志，包含两个整数 ts 和 id 。
本篇博客只是博主为了记录重要概念写的 本博客内的文章均可通过百度“漫步微积分”找到 三：如何计算切线的斜率 四：导数的定义 六：极限 七：连续函数 八：多项式求导 其实也就是分开求导 九：乘法和除法法则...十：复合函数和链式法则 十一：三角函数 十二：隐函数、分数指数 十三：高阶求导 十四：增、减函数 十五：凹凸性和拐点 十九：牛顿法解方程 二十一：不定积分和换元法 二十四：定积分 二十五：面积问题 二十六...：sigma符号 二十七：曲线下的面积 定积分 二十八：极限思想下的面积计算 二十九：微积分基本定理 三十：定积分的基本定理 三十一：定积分的直观含义 三十二：两条曲线间的面积
对于我所处的这个统计学院（素以经济统计强势著称），从收集数据角度来说，国民经济核算与经济社会统计也是两门比较重要的课程，搞经济统计不能不对于经济数据的来龙去脉了如指掌，要不然统计指标都是从何计算而来有何意义都搞不清楚...也要先思考一下，不要轻易删除，一个穷山村中冒出一个大富翁的可能性不一定就是0，在离群点中反而有可能隐藏对我们有启发的信息（比如一位同学的学分绩太高以至于成了“野值”，我们就不能把他/她从班里“删除”，而应该借鉴学习经验...推断统计中，根据是否需要对分布作假设又可以分为参数统计和非参数统计，后者出现的年代要晚，因此在理论和应用方面可能不如前者，二者的比较又足以写一大篇文章，此处作罢，但是无论如何，从参数统计到非参数统计，你的统计思维必将经历一个重大转变...学习方面说这样几点吧： 首先，不要指望你的老师会教给你所有的知识，同时也要明白你所学的知识是很不全面的。大学与高中不一样，这里不是一个纯粹的教学的地方，更多地是思想碰撞交流的地方。...此路不通可以走彼路，你若不擅长积分，那么对于书中证明用到积分的地方大可不必仔细看，总之要有自己擅长的地方，然后注意培养自己的优势，以最快的速度向前发展。
ID 为 5 的用户第一次登陆于 2019-03-01，因此他不算在 2019-06-21 的的统计内。
【编者按】机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee...原文标题为：面向程序员的机器学习：从开发者到机器学习践行者的飞跃。 传统方法的大错特错！ 从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，这种自下而上的机器学习教学方法。...几个学期后，你接触到的是越来越多的深奥的代数，微积分和离散数学。你使用的是过时的编程语言。此时，你编程和创造软件的激情也开始动摇。 ?...一种你想要专注于实际结果的方法：使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台来处理实际的端到端的机器学习问题。 ? 学习机器学习的一种更好方法，开始学习处理端到端的机器学习问题 上面是我认为的黄砖路。...编写代码可以让你掌握更多不同的工具和技能，但是这并不是必须的，并且也不是首要的 你不需要精通数学 跟开发一样，你不需要懂得关于计算性或大O符号再去编写代码，并上线有用而且可靠的软件，你可以在没有统计学，
机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee...从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，这种自下而上的机器学习教学方法。从表面上看起来，它是缜密的、系统的、听起来似乎是正确的观点，又怎么可能是错误的呢？ ?...几个学期后，你接触到的是越来越多的深奥的代数，微积分和离散数学。你使用的是过时的编程语言。此时，你编程和创造软件的激情也开始动摇。 ?...一种你想要专注于实际结果的方法：使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台来处理实际的端到端的机器学习问题。 ? 学习机器学习的一种更好方法，开始学习处理端到端的机器学习问题 上面是我认为的黄砖路。...编写代码可以让你掌握更多不同的工具和技能，但是这并不是必须的，并且也不是首要的 你不需要精通数学 跟开发一样，你不需要懂得关于计算性或大O符号再去编写代码，并上线有用而且可靠的软件，你可以在没有统计学，
机器学习算法的传统学习路径，是从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，但专业程序员、机器学习爱好者、MachineLearningMastery.com网站大拿Jason Brownlee...原文标题为：面向程序员的机器学习：从开发者到机器学习践行者的飞跃。 传统方法的大错特错！ 从统计学、概率论、线性代数、微积分等多种数学知识开始，这种自下而上的机器学习教学方法。...几个学期后，你接触到的是越来越多的深奥的代数，微积分和离散数学。你使用的是过时的编程语言。此时，你编程和创造软件的激情也开始动摇。 ?...一种你想要专注于实际结果的方法：使用现代的方式和“单项最优”的工具与平台来处理实际的端到端的机器学习问题。 ? 学习机器学习的一种更好方法，开始学习处理端到端的机器学习问题 上面是我认为的黄砖路。...编写代码可以让你掌握更多不同的工具和技能，但是这并不是必须的，并且也不是首要的 你不需要精通数学 跟开发一样，你不需要懂得关于计算性或大O符号再去编写代码，并上线有用而且可靠的软件，你可以在没有统计学
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