python规范 函数必须写注释：文档注释格式'''注释内容''' 参数中的等号两边不要用空格 相邻函数用两个空行隔开 小写+下划线 函数名 模块名 实例名 驼峰法 类名 tips 一行代码太长，使用\折行 ifxxandxxxand\ xxxandxxx 获取对象内存 importsys sys.getsizeof(f) 变量和数据类型 字符串 结构化类型，有一系列的属性和类型 库函数 不会影响原来的变量，需要改变则需用变量接受返回值 string.title()首字母大写，其余小写 string.upper()全大写 string.lower()全小写 string.r...

MLintroduction 机器学习：从数据中学习，而不依赖于规则下编程的一种算法 Goal:\(min_{w,b}(J(w,b))\)提供一种衡量一组特定参数与训练数据拟合程度的方法 SupervisedLearning rightanswer&&x->ylabel categories Regression Classification UnsupervisedLearning structure||pattern categories Clustering Anomalydetection异常检测 Dimensionalityreduction降...

LinerRegressionwithMultipleVariable 用向量实现的代码，单变量和多变量可以共用 多变量线性回归相当于是单变量的扩展，主要还是按照模型假设、构造代价函数和研究代价函数的最小值这样的思路展开。 与单变量线性回归不同的是，多变量线性回归还可能涉及到特征缩放的问题，主要原因是存在着不同尺度的特征变量，为了使得梯度下降能够快速地收敛，需要将这些特征变量统一尺度（类似于归一化的思想） 相比于单变量线性回归，多变量线性回归在求解代价函数的特征方程时，除了可以使用梯度下降法，还可以使用正则方程。根据特征变量的多少，灵活地选择这两种方法。 线性回归模型 数学表达式 \[...

NeuralNetworks 神经网络：一种计算模型，由大量的节点(或神经元)直接相互关联而构成。每个节点(除输入节点外)代表一种特定的输出函数(或者认为是运算),称为激励函数；每两个节点的连接都代表该信号在传输中所占的比重(即认为该信号对该节点的影响程度) 神经网络三要素：模型、策略、算法 概述 神经网络三层： 输入层：数据 隐藏层：模型 输出层：策略【reLU,sigmoid,tanh,softmax】 感知机 线性分类模型 \[f(x)=sign(w\cdotx+b)\] 其中 \[sign(X)=\left\{\begin{matrix}+1,x\geqslan...

numpy 用于数值计算 ndarray,一个有效的多维数组，能提供以数组为导向的快速数值计算和灵活的广播功能（broadcasting） 便利的数学函数 用于读取/写入(reading/writing)数据到磁盘的便利工具 线性代数，随机数生成，傅里叶变换能力 可以用CAPI来写C，C，或FORTRAN ndarray N-dimensionalarrayobject（n维数组对象） 生成一个随机数组 importnumpyasnp data=np.random.randn(2,3) print(data.shape)shape表示维度 print(data.dtype)data...