首先确定b的范围，b的范围一定在[2,logN]里。然后遍历b，求a的范围，如果范围长度等于0，说明这个正整数是a的b次方。
备注：np.expm1(x) 等价于 np.exp(x) – 1，也是np.log1p(x)的逆运算。
2020-09-22：已知两个数的最大公约数和最小公倍数，并且这两个数不能是最大公约数和最小公倍数本身。如何判断这两个数是否存在？
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/129556.html原文链接：https://javaforall.cn
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。
1.利用python的Sympy库求解微分方程的解 y=f(x)，并尝试利用matplotlib绘制函数图像
最常见的就是总体方差未知时，估计总体的均值u；总体服从二项分布，估计总体的比例p。如果遇到其他情形下的参数估计，同样只需要按照给定公式计算即可。
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。
大家好，这里是零基础学习 Python 系列，在这里我将从最基本的Python 写起，然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python，所以很是明白自学对于一个人的考验，所以在这里我会尽我最大的努力，把 Python 尽可能简单的表述清楚，让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高，喜欢的朋友们可以点个关注，有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
推导式comprehensions（又称解析式），是Python的一种独有特性。推导式是可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。共有三种推导，在Python2和3中都有支持：
看过我其他一些文章的人，可能想象不出我会写一篇关于斐波那契数列的文章。因为可能会感觉1,1,2,3…这样一个数列能讲出什么高深的名堂?嗯，本篇文章的确是关于斐氏数列，但我的目的还是为了说一些应该有95
Numpy提供了灵活的、静态类型的、可编译的程序接口口来优化数组的计算，也被称作向量操作，因此在Python数据科学界Numpy显得尤为重要。Numpy的向量操作是通过通用函数实现的。今天小编会给大家较为全面地介绍下Numpy的通用函数。
由于此类语言入门非常容易，哪怕初中生亦可以，并且本科/研究生写论文、做实验多数所用语言都是【Python】故而选择此语言。
Hi! 大家好，又和大家见面了。上次给大家介绍了Numba中一句话加速for循环的@jit加速你的python脚本，今天继续给大家介绍另外一个我觉得很不错的Numba的用法。
在编程中，经常使用数字来记录、可视化数据、存储Web应用等...。 Python根据数字的用法，以不同的方式处理它们。
在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，梯度下降（Gradient Descent） 是最常采用的方法之一，另一种常用的方法是最小二乘法。
使用Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题
当我们在使用 PyTorch 中的浮点数时，我们都知道它们并不能占满整个实数集 R。这主要是由于两个原因：精度和表示范围。对于计算机处理浮点数而言，精度不够的情况一般会选择截断，而超出表示范围的情况则通常会返回无穷大。然而，一旦 PyTorch 中的浮点数变成无穷大，将会出现非常奇怪的报错。因此，我们需要思考一下如何解决 PyTorch 中浮点数超出表示范围的问题。
摘要：本文分别介绍了线性回归、局部加权回归和岭回归，并使用python进行了简单实现。
快速幂算法。计算 a^b mod 1337，a 是一个正整数，b 是一个非常大的正整数且以数组形式给出。
最近打算好好练习下 python，因此找到一个练习题网站，打算每周练习 3-5 题吧。
2、在信息科学中，Sigmoid函数通常被用作神经网络的阈值函数，将变量映射到0,1之间 。
几年前，函数式编程的复兴正值巅峰，一篇介绍 Scala 中 10 个单行函数式代码的博文在网上走红。很快地，一系列使用其他语言实现这些单行代码的文章也随之出现，比如 Haskell， Ruby， Groovy， Clojure， Python， C#， F#， CoffeeScript。 每篇文章都令人印象深刻的揭示了这些语言中一些出色优秀的编程特征。编程高手们利用这些技巧提高编程速度、改进软件质量，编程初学者能从这些简洁的预防中学到各种编程语言的真谛。 1、让列表中的每个元素都乘以2 print map(
一、机器学习中的参数估计问题 image.png 二、EM算法简介 在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。EM算
极限 >>> limit(sin(x)/x, x, 0) 1 >>> limit(sin(x)/x, x, oo) #正无穷处极限 0 >>> limit(sin(x) * E**x, x, -oo)#负无穷处极限 0 >>> limit(1/x, x, 0, '+') #右极限 oo >>> limit(1/x, x, 0, '-')#左极限 -oo >>> limit(1/sin(x), x, oo) #极限不存在 AccumBounds(-oo, oo) 求导 >>> diff(cos(x), x)
“double sin(double);意味着参数应该提供一个double型数据，其求值结果，也是一个double型的值。额外提示，三角函数的角，用弧度为单位 例如：求78度角的正弦值并输出，用下面的程序段
详细的推导可以参见：http://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/73727505
如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 Numpy。Numpy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，Numpy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。
整数 ：可以表示正数，例如 123；可以表示负数，例如 123；使用 0 表示零。
binomial logistic regression model 是一种分类模型，由条件概率分布
3，python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用，大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象的，例如sum函数是python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和
Hello，我是 Python 数据类型数字，大家之前对我可能已经有所耳闻，俗话说闻名不如见面，见面要先自我介绍，为了让大家对我有一个清晰的了解，下面我要向大家介绍一下自己。
激活函数（Activation Function），就是在人工神经网络的神经元上运行的函数，负责将神经元的输入映射到输出端。
本文是【统计师的Python日记】第3天的日记 回顾一下，第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型；第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 复习大纲： 一、为什么学Python？ 二、安装与熟悉 三、容器 四、函数 五、循环与条件 六、类 日记小结 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 今天将带来第三天的学习日记。 细（tiāo）心（cì）的朋友会发现，第二天的日记写成日期是14年9月，也就是说“第2天”到“第3
这种做法固然可以求出A*B，但是当A的数值特别大时就会爆栈。并且如果不爆栈，也会因为A的数值过大而导致计算速度过慢。
4.取整与取余 double modf (double,double*); 将参数的整数部分通过指针回传，返回小数部分
主要方法：如果不同分组代表着一定的趋势，例如group1，group2，group3的样本严重程度越来越重。那么就可以求group1和group2的差异基因，group2和group3的差异基因，group1和group3的差异基因，最后把三次得到的上调差异基因和下调差异基因求交集。
为什么不使用 int 函数仍然能输出呢？其实这是我们使用第二种方式的时候，程序已经自动给我们套了一层 int 了，这样就减少了我们书写代码的工作量。除了 int 之外，python 中还有很多的高效语法，这也是python高效开发的原因之一。
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
人类学习就是从经验中获得知识和技能，人们通过阅读、沟通、听讲、研究、实践获取经验，然后再对经验进行梳理、分析和研究，最后形成知识和技能。
使用 python 实现深度学习时， python 中的 NumPy 库高效易用，令人惊艳。但因为刚入门 python ，过于精简的语法反而让我感到不适应，所以想着 C/C++ 是否也存在这样的矩阵处理库，答案是肯定的。尽管如此，还是总想着自己模仿着使用 C++ 写一个矩阵工具，所以就有了这篇文章。 ps：如果真的想要使用 C++ 进行科学计算，还是得使用正儿八经的处理库。
局部加权线性回归(Locally Weighted Linear Regression，LWLR)，针对于线性回归存在的欠 拟合现象，可以引入一些偏差得到局部加权线性回归对算法进行优化。
公众号之前有讲了好几期关于Monte Carlo算法的推文。过冷水自以为感觉能够让大家明白什么是Monte Carlo算法。只叹数学方法的深奥灵活岂是一朝一夕就可以掌握的，本期过冷水就和大家分享一下大家所不知道的Monte Carlo算法。
通用函数ufunc是⼀种对ndarray中的数据执⾏元素级运算的函数，它接受一个或者多个标量值，输出一个或者多个标量值。 sqrt：开平方 square：平方 exp：求e指数 add：求和 max、min、mean：聚合函数 abs：求绝对值 log：默认底数是 sign：符号函数，整数是1，负数是-1 subtract(x,y)：两个数组中对应的元素相减 ---- import numpy as np from numpy import pi a = np.arange(4) a array([0
感知机接受多个信号(x1,x2)，输出一个信号(y), w1/w2是权重，圆圈就代表神经元
实际上如果是熟悉matlab操作的大神们应该改会发现这些包和matlab里面的是相通的
趋近无穷大，一般就是要定积分的定义，但是题目不容易直接看出来，故先用取对数化简一下，然后将求积的形式化成和差的形式，然后就是定积分的计算问题，这里用到了分部积分和加项减项的积分方法。
Redis 提供了很多精巧的独立功能，本文介绍 HyperLogLog, 它可以称作唯一性统计的利器了。
初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了 解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。
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