在Python中，数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数据类型（整数和浮点数。），而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式。
猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不瘾，又多吃了一个第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，见只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少。
Python中，数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数字类型（整数和浮点数），而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式，还通过模块和第三方库提供更多的数字类型支持。Python数字类型的完整工具包括：
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多，它最大的特点就是忽略了推荐的东西
引言：在数据分析时，对大量信息进行归纳是最基本的任务，而这就需要用到描述统计方法。
16、一个数如果恰好等于它的因子之和，这个数就称为"完数"。例如6=1＋2＋3.编程找出1000以内的所有完数。
今天这篇聊聊统计学里面的置信度和置信区间，好像没怎写过统计学的东西，这篇试着写一写。
if not (money < 100): 这行代码相当于？ if money >= 100: assert 的作用是什么？ assert这个关键字我们称之为“断言”，当这个关键字后边的条件为假的时候，程序自动崩溃并抛出AssertionError的异常。 什么情况下我们会需要这样的代码呢？当我们在测试程序的时候就很好用，因为与其让错误的条件导致程序今后莫名其妙地崩溃，不如在错误条件出现的那一瞬间我们实现“自爆”。 一般来说我们可以用Ta在程序中置入检查点，当需要确保程序中的某个条件一定为真才能让程序正常工
题目：猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不瘾，又多吃了一个第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第10天早上想再吃时，见只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少。
这篇文章里，我们使用python + numpy实现一个线性分类器，使用mnist的数据集对线性分类器进行训练与预测。文章会详细介绍线性分类器的实现细节包括，前向传播，反向传播实现。
让我们开始用 Python 探索数学与科学的世界。本章将从一些简单的问题开始，这样你就可以逐渐了解如何使用 Python。首先是基础的数学运算，随后编写简单的程序来操作和理解数字。
整形（int) 布尔类型（bool) 浮点型（float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串（str)类型的获取**type()**函数type('abc') <class 'str'> **isinstance()**函数isinstance('abc',str) >>True 扩展： s 为字符串 s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isalpha() 所有字符都是字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isdigit() 所有字符都是数字，为真返回 True，否则返回 False。 s.islower() 所有字符都是小写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isupper() 所有字符都是大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.istitle() 所有单词都是首字母大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isspace() 所有字符都是空白字符，为真返回 True，否则返回 False常用操作符：x%y 求x除以y的余数； x//y 地板除取小的整数（3//2==1）； abs(x)绝对值； dirmod(x,y)=(x//y,x%y); pow(x,y)x的y次方； complex(re,im)复数（实部，虚部）； a=a+1 可化简为 a += 1 c = c*5 c *=5优先级：幂运算 >:正负号>算术操作符>比较操作符>逻辑运算符（not>and>or) not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9 ==4 ；(not 1) or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)=0 or 0 or 4 or 6 or 9= 4
放假了，近来无事，就复习了一下mathematica相关知识点。已经玩了很多东西，不过大概还是很熟悉。 Mathematica（我简称mma），可以通过交互方式，实现函数作图，求极限，解方程等，也可以用它编写像c那样的结构化程序。Mma在系统定义了许多强大的函数，我们称之为内建函数，分二类，一是数学意义上的函数，如绝对值函数 Abs[x],正弦函数Sin[x]等；二是命令意义上的函数，如作图函数Plot[f[x],{x,xmin,xmax}],解方程函数Solve[eqn,x]，求导函数D[f[x],x]
题意：分数取模的意义是 a/b = x(mod p),告诉你 p和x,求最小的分数解a/b
python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
周一早晨(6:30)打开微信小游戏“跳一跳”,本以为自己已经是闲散勤奋党了，突然发现几个高分玩家已经在榜上了。这个小游戏是周一凌晨更新排名，也就是说这几个玩家在第一时间玩了跳一跳。不难理解，因为分数高
本文结构： 推荐系统 常用方法 简介 模型 cost, gradient 表达式 代码实现 应用实例 参考： Coursera－Andrew Ng 的 Machine Learning Sirajology 的 Recommendation Systems - Learn Python for Data Science ---- 1. 推荐系统 根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 为用户节省时间，还能挖掘可能用户自己都不知道的潜在兴趣点。 生活中的例子：喜马拉雅上根据我
特征工程对于我们在机器学习的建模当中扮演着至关重要的角色，要是这一环节做得好，模型的准确率以及性能就被大大地被提升，今天小编就通过Python当中的lambda函数来对数据集进行一次特征工程的操作，生成一些有用的有价值的特征出来。
專 欄 ❈ ZZR，Python中文社区专栏作者，OpenStack工程师，曾经的NLP研究者。主要兴趣方向：OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog：http://skydream.me/ CSDN：http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈—— 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression
企业发放的奖金根据利润提成。利润(I)低于或等于10万元时，奖金可提10%；利润高于10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10%提成，高于10万元的部分，可提成7.5%；20万到40万之间时，高于20万元的部分，可提成5%；40万到60万之间时高于40万元的部分，可提成3%；60万到100万之间时，高于60万元的部分，可提成1.5%，高于100万元时，超过100万元的部分按1%提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？
上图中用红色圈中的部分，就是关于 有序集合 相关的命令。如果想要在 Redis 中查看相关的命令可以使用 help 命令来进行查看，命令如下。
b[ ] = {0,1,1,1,1,1} 则称b[ ]是a的差分数组，它具有的性质是a[i] = b[i] + b[i-1] + … + b[1];
本文作者为纽约市立大学在读博士生 Fahd Alhazmi，专注于神经科学、人工智能和人类行为研究。
你与其它用户在喜欢的视频上有一定数量(阈值)的交集，比如你和我都喜欢了相同的十个视频，app就会判定我与你存在相似性。
假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就是：
SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，代码保持简洁，易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的，不依赖外部库。
猴子吃桃问题：猴子第一天摘下若干个桃子，当即吃了一般，还不过瘾，又多吃了一个，第二天早上又将剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一个。以后每天早上都吃了前一天剩下的一半零一个。到第 10 天早上想再吃时，见只剩下一个桃子了。求第一天共摘了多少。
在Julia中, im 用来表示复数 i，表示 -1 的平方，因为i在编程语言中常见，所以用i m代替。
问题描述：把一个整数n划分成1到n的划分，例如3可以划分为1+1+1,1+2,3这三种划分，那么求n的划分数。
字典 是无序的 键:值（key:value）对集合，键必须是互不相同的（在同一个字典之内）。
曾经做过的40道程序设计课后习题总结（三） 课后习题目录 1 斐波那契数列 2 判断素数 3 水仙花数 4 分解质因数 5 杨辉三角 6 学习成绩查询 7 求最大公约数与最小公倍数 8 完全平方数 9 统计字母、空格、数字和其它字符个数 10 求主对角线之和 11 完数求解 12 求s=a+aa+aaa+aaaa+aa...a的值 13 高度计算 14 乘法口诀 15 无重复三位数 16 菱形打印 17 利润计算 18 第几天判断 19 从小到大输出数列 20 猴子吃桃问题 21 乒乓球比赛 22 求分数之
主成分分析原理：请点击PCA查看 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #如果一个旅游网站里面有100000个注册用户，以及100个注册酒店，网站有用户通过本网站点击酒店页面的 #记录数据信息A=Aij 100000*100 Aij表示第i个用户点击j酒店的次数 #Q1:如何评价酒店之间的相似度 #Q2:给
主成分分析原理：请点击PCA查看 #!usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #如果一个旅游网站里面有100000个注册用户，以及100个注册酒店，网站有用户通过本网站点击酒店页面的 #记录数据信息A=Aij 100000*100 Aij表示第i个用户点击j酒店的次数 #Q1:如何评价酒店之间的相似度 #Q2:给定一个酒
根据用户提供的22道编程练习题，为用户总结每个题目的解决方案和思路。这些题目涵盖了基础编程、算法、数据结构、条件判断、字符串处理、数组和链表操作、多重循环、条件控制、素数判断和算法、回文数、水仙花数、5位数回文数、100以内的所有素数、菲波那切数列、硬币组合、百钱买百鸡、9*9口诀等知识点。通过完成这些练习题，用户可以巩固所学知识并提高编程能力。
(2)如果n<>k，但n能被k整除，则应打印出k的值，并用n除以k的商,作为新的正整数你n,重复执行第一步。
本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到**最优化算法**的相关学习。
查分数组是一个数据结构。相当于前缀和的逆运算。 查分数组的功能是修改区间，查询点。 修改区间的时间复杂度是O(1). 查询点的时间复杂度是O(n)。若配合树状数组时间复杂度可达到O(log n)。
由于某些不可抗拒的原因，LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 1. 前言 本文将介绍机器学习算法中的Logistic回归分类算法并使用Python进行实现。会接触到最优化算法的相关学习。 2. 算法原理 什么是回归？ 简单来说，回归就是用一条线对N多个数据点进行拟合或者按照一定的规则来划分数据集，这个拟合的过程和划分的过程就叫做回归。 Logistic 回归
1.环境搭建以及前置条件 1.前置环境： 1.mac 2.pycharm 3.python3 4.Anaconda 2.环境搭建： 1.官网下载并安装Anaconda 2.官网下载并安装pycharm 3.在pycharm中使用Anaconda 1.preference-->project-->project interpreter 2.将Anaconda的解释器当做一个project interpreter添加 4.下载assignment1作业项目并导入pycharm中，作业下载 。 5.下载数据
按照100分制，90分以上成绩为A，80到90为B，60到80为C，60以下为D，写一个程序，当用户输入分数，自动转换为ABCD的形式打印。
它们预先定义在内置命名空间中，开箱即用，所见即所得。Python 被公认是一种新手友好型的语言，这种说法能够成立，内置函数在其中起到了极关键的作用。
在训练神经网络过程中，我们通过梯度下降算法来更新 和 ，因此需要计算损失函数对 和 的导数：
一般来说，大家写的矩阵都是这个样子，但是我习惯写成上面的那样，因为规律一目了然，也不是规律。。。我不知道怎么说了。
除了纯粹的数学和魔术，程序员也是本公众号服务的群体之一，他们大量的需要来自数学理性和魔幻艺术的滋养才能创作出更好的程序艺术品。本文以python中对象方法还是通用属性函数的调用方式的选择为例阐明了代码设计艺术中小而美的精髓，欢迎品评。
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。
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