有不少同学学完Python后仍然很难将其灵活运用。我整理15个Python入门的小程序。在实践中应用Python会有事半功倍的效果。
凸优化问题（OPT，convex optimization problem）指定义在凸集中的凸函数最优化的问题。尽管凸优化的条件比较苛刻，但仍然在机器学习领域有十分广泛的应用。
说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难，但是如果不借助于计算器，光依赖我们的运算能力（笔算和心算），不仅运算的准确度大打折扣，而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
量子退火器是一类可以帮助解决NP-hard和NP-complete问题的量子计算机。下面是一个对社交网络、推荐系统等具有实际意义的例子。
在之前的文章当中，我们已经熟悉了RDD的相关概念，也了解了RDD基本的转化操作和行动操作。今天我们来看一下RDD当中非常常见的PairRDD，也叫做键值对RDD，可以理解成KVRDD。
lambda定义匿名函数，并不会带来程序运行效率的提高，只会使代码更简洁, 为了减少单行函数的定义而存在的。
解题思路：首先对于解二元二次方程，对于两个未知数来说，就要用两个循环来确定这个值，最后用一个条件判断语句确定两个值的范围，得出结果，也可以附加（x<=y）来减少运算结果。而对于求无解的情况时，我们可以在前面添加一个简单的条件语句如：soul = 0，来区分两种情况。
Python 的条件语句就是通过一条或者多条语句的执行结果(判断 True 或者 False)来决定执行的代码块。
在昨天的文章中（零基础学习 Python 之嵌套函数），当需要在函数内部多次执行复杂的任务的时候，嵌套是很有用的，可以避免循环和代码的重复冗余，而嵌套函数可以看做一个闭包，所以在开始今天的学习之前，如果你没有看昨天的文章，建议看一下，这样会好理解一些。
上一篇机器人类学习的启示借鉴人类学习的模式，描绘了数据驱动的机器学习方法论：通过大量数据来确定模型，从而让模型具有预测价值。本篇提出第一个机器学习问题，进一步看清楚机器学习的具体形式。 平行世界 在宇宙的一个平行世界中，天空是平面的，人们只能看到位于第一象限的星星。他们发现天上最亮的那颗星在缓慢的移动，于是收集了近千年以来所有天文学家的观测数据，共得到4次观测记载: 2200年，(22, 18) 2500年，(25, 15) 2800年，(28, 12) 3000年，(30, 10) 由于这颗星的意义非凡，
上一篇 3 机器人类学习的启示借鉴人类学习的模式，描绘了数据驱动的机器学习方法论：通过大量数据来确定模型，从而让模型具有预测价值。本篇提出第一个机器学习问题，进一步看清楚机器学习的具体形式。 平行世界 在宇宙的一个平行世界中，天空是平面的，人们只能看到位于第一象限的星星。他们发现天上最亮的那颗星在缓慢的移动，于是收集了近千年以来所有天文学家的观测数据，共得到4次观测记载: 2200年，(22, 18) 2500年，(25, 15) 2800年，(28, 12) 3000年，(30, 10) 由于这颗星的意
我的第一篇谈到具体学科的博客，还是献给我最钟爱的数学。 个人比较喜欢离散数学，并非因为曲高和寡，而是因为数学分析、概率论、拓扑学、泛函之类的高手实在太多。而离散数学更为抽象，抽象到抽象代数直接以抽象二字命名，愿意去学习的人自然就少了，那么个人闲聊的时候忽悠的空间就会比较大，夸张夸张也没多少人看出自己其实是不学无术的。也正因为如此，喜欢离散数学，离散数学中最喜欢的就算是抽象代数了。 数学是什么 从人类原始社会起，人类与地斗，与天斗，物质资源极端匮乏，长期以往，人类对自己所控制的物质资源有了个量
该问题的原题描述为：本题要求对任意给定的正整数N，求方程X2+Y2=N的全部正整数解。给定的N<=10000,如果本题要求对任意给定的正整数N，求方程X2+Y2=N的全部正整数解。给定的N<=10000,如果有解请输出全部解，如果无解请输出No Solution。有解请输出全部解，如果无解请输出No Solution。
针对使用Python求二元一次方程的根的问题，本文提出以上方法，通过本次实验，证明该方法是有效的，本次实验的方法比较单一，可以通过未来的学习对该方法进行优化。
机器学习为计算模型提供了基于数据进行预测、分类和决策的能力。作为一个研究领域，机器学习是人工智能领域的一个子集，它封装了构建具有模仿人类智能甚至在某些情况下超越人类智能的能力的计算模型所涉及的过程。
实际上，python中的变量仅仅只是用来保存一个数据对象的地址。无论是什么数据对象，在内存中创建好数据对象之后，都只是把它的地址保存到变量名中。所以变量名是类型无关的，但它指向的值是类型相关的，可以是数值、字符串、列表、函数、类、对象等等。这些内存对象中都至少包含3部分：对象类型、对象的引用计数(用来判断改对象是否可被垃圾回收器回收)、对象的值。
对于二元一次方程ax2+bx+c=0，可以根据数学求根公式，可以先算出b平方减4ac的值。而开平方，我们则可以引入math函数，math.sqrt(),最后带入输入的a，b，c值计算即可。
这么多年了，小编作为一个资深的腐女，中二病也是越来越严重，常年混迹于二次元，与三次元人类之间无法跨越的鸿沟也是也是越挖越深，那苦闷，那痛处，也是不要不要的了。来来来，咱们行文之前先让小编哭会儿。（仰头
相干伊辛机（Coherent Ising Machine, CIM）是一种基于实验物理学的计算机，用于解决组合优化问题，它使用相干光振荡器网络来模拟伊辛模型，实验室阶段目前能达到10万比特（2021年）。
当我们在回归模型中包含连续变量作为协变量时，重要的是我们使用正确的（或近似正确的）函数形式。例如，对于连续结果Y和连续协变量X，可能是Y的期望值是X和X ^ 2的线性函数，而不是X的线性函数。一种简单但通常有效的方法是简单地查看Y对X的散点图，以直观地评估。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。列存储，作为一种针对数据查询和数据分析设计的数据存储策略，在“大数据”越来越普及的今天可以说是相当地火热。相较于行存储，列存储的最大优势有二，其一就是查询涉及到数据库的哪几个列就读哪几个列，不读一点与查询不相关的列，大大减少了数据的读取，其二就是数据库数据分为多个独立的列来存储，相同数据类型的数据连续存储在一起，易于数据压缩，而这再次减少了数据的读取。以上正是列存储在处理数据查询和数据分析方面的天然优势，其中也有很多值得探讨的东西。关于前者，本博主涉其未深，不便胡说，倒是近日通过阅读些许文章晓得了几种列存中的数据压缩算法，可以写出来与众看客们分享一二三点。
最近，我加入了Cloudera，在这之前，我在计算生物学/基因组学上已经工作了差不多10年。我的分析工作主要是利用Python语言和它很棒的科学计算栈来进行的。但Apache Hadoop的生态系统大部分都是用Java来实现的，也是为Java准备的，这让我很恼火。所以，我的头等大事变成了寻找一些Python可以用的Hadoop框架。 在这篇文章里，我会把我个人对这些框架的一些无关科学的看法写下来，这些框架包括： Hadoop流 mrjob dumbo hadoopy pydoop 其它 最终，在我的看来，H
$$ \begin{cases} a_{11}x_1&+&a_{12}x_2&+&\cdots&+a_{1n}x_n&=&b_1\\ &&&&\vdots\\ a_{n1}x_1&+&a_{n2}x_2&+&\cdots&+a_{nn}x_n&=&b_n& \end{cases} $$
我们知道，当我们有两个长度一样的列表的时候，可以使用 zip快速把它组合起来。例如：
【导读】：本文为大家介绍了Python机器学习算法的7个损失函数的详细指南，希望对大家有所帮助。
此乃第三境界：众里寻他千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处——大学水平：群论描述。
大宝上初一了，先让 ChatGPT 给准备点初中数学的知识点汇总，提前学着，看起来整理的有模有样的，先不管整理的对不对了。
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
稳定排序和不稳定排序内部排序和外部排序时间复杂度和空间复杂度算法一：选择排序算法二：二元选择排序法（选择排序改进）
相信很多人在初中学习它的时候都很痛苦，因为这个公式实在有点难记。即使你到今天能够记得，还能回忆起当初的推导过程吗？
先吐槽一下，学习这玩意儿的时候真的是深深的明白了自己的弱小，人家的一个"解得"我居然解了两个小时。。qwq
RDD#reduceByKey 方法 是 PySpark 中 提供的计算方法 ,
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在对复杂的二元函数进行绘图的时候，往往无法手动绘制出图像。那么该如何通过Python绘制出二元函数图像呢？
关系运算符，如何理解？在数学中，我们比较两个数A和B的大小，结果可能是：A>B、A=B、A<B。我们判断一个二元一次方程是否有实数根，通常会用到判别式δ，若判别式δ>=0,则该一元二次方程有实根。当判别式δ<0，则该一元二次方程没有实根。前面出现的大于号、小于号、等于号、大于等于号，在C语言中，都属于关系运算符。除此之外，==和!=也是C语言中的关系运算符。
解决该类问题的思路也很简单，直接沿用我们在 一元函数 中的手段：通过 驻点 找 极值点
这就是二元函数的高斯积分公式。其中W表示积分点权重，n表示积分点数目。n随着被积函数阶次增加而增加。
本文PPT是董付国老师在“全国青少年STEAM创客教育论坛暨粤东青少年创客文化节”的报告内容。
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位操作是程序设计中对位模式或二进制数的一元和二元操作。在许多古老的微处理器上，位运算比加减运算略快，通常位运算比乘除法运算要快很多。在现代架构中，情况并非如此：位运算的运算速度通常与加法运算相同（仍然快于乘法运算）。（摘自维基百科）
我不能在广义线性模型中使用双变量样条，但是考虑到广义可加模型（现在绝对不是可加模型），它确实可以工作。更准确地说，投资组合的分布是这两个协变量的函数，如下所示
假设一个广告分类的问题，根据用户和广告位相关的特征，预测用户是否点击了广告。源数据如下：
二元函数比之一元函数会多一个z轴，所以二元函数的图像也是立体的，那么怎么用Python来绘画二元函数的图像呢？
Python中的增强赋值是从C语言中借鉴出来的，所以这些格式的用法大多和C一致，本身就是对表达式的简写，即二元表达式和赋值语句的结合，比如a += b 和a = a + b 就是一致的，比如还有以下的增强赋值语句。
对于一般的机器学习求职者而言，最基础的就是掌握 Python 编程技巧，随后才是相关算法或知识点的掌握。在这篇文章中，我们将介绍一个 Python 练习题项目，它从算法练习题到机试实战题提供了众多问题与解决代码。
PEP8编码规范是一种非常优秀的编码规范，也得到了Python程序员的普遍认可，如果实践中或者项目中没有统一的编码规范，建议尽量遵循PEP8编码规范，当然如果项目中已经有了自身的编码规范，应当优先遵循自身的编码规范，哪怕原先的代码风格在你看来很糟糕，也要尽量与源代码风格保持一致。 原文地址：https://blog.csdn.net/ratsniper/article/details/78954852，原文很详细，有代码示例和更多讲解，如果有足够时间，建议阅读原文，这篇笔记只是根据此文来整理了一些常用的点。
从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分） 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型（理论部分） 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类（实战部分） 从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）
如果某个问题的解可以分为几个离散的值，则称这种问题为分类问题。如果只有0或1两种解，则称为一个二元分类问题，其中0称为负类，1称为正类，由于二元分类问题比较简单，下面都以二元分类问题为例，最后会介绍多元分类问题。分类问题如果采取线性回归的方式去拟合，会得到很差的结果。如下图，假设我们按照
选自arXiv 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 南京大学机器学习与数据挖掘研究所张腾与周志华的新研究提出了在多类分类问题上的全新解决方法——mcODM，并在诸多数据集的对比中证明了它的表现优于其他四种多类 SVM 方式。在即将于 8 月开始的 ICML2017 大会上，张腾与周志华会对该研究进行现场讲解（8 月 7 日，11:24-11:42 @ C 4.6 & C 4.7）。 支持向量机（SVM）和提升方法（Boosting）一直是近十多年来的主流学习方式。前者源自于统计学习理论（Cortes & Va
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语，但一直不支持中日韩等语言，社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求，由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径，基于纯MongoDB社区版（v4.x和v5.0）实现中文全文搜索，在接近四千万个记录的商品表搜索商品名，检索时间在200ms以内，并使用Change Streams技术同步数据变化，满足了业务需要和用户体验需求。
解一元二次方程是高中数学中的重要内容，也是数学中的基础知识之一。在Python语言中，我们可以使用数学库中的函数来解一元二次方程。一元二次方程的一般形式为：ax²+bx+c=0，其中a、b、c为已知数，x为未知数。解一元二次方程的方法有多种，其中最常用的方法是求根公式。求根公式为：x=(-b±√(b²-4ac))/2a 在Python语言中，我们可以使用math库中的sqrt函数来求平方根，使用pow函数来求幂次方。下面是一个解一元二次方程的Python程序：
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