文章发布于公号[数智物语] (ID:decision_engine),关注公号不错过每一篇干货. 来源 | KDnuggets 作者 | Ajit Jaokar 转自 | 新智元 编辑 | 大明 [编者按]机器学习和数据科学离不开数学,本文从数学基础的角度入手,推荐了数据科学和机器学习方面的七本参考书以及两本补充读物.相信对打好数学基础的相关人士会有所帮助. 大多数人学习数据科学的人都会把重点放在编程上,实际上编程能力确实是机器学习和数据科学领域的重要技能.但是,要真正精通数据科学和机器学习,必

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni

前言在之前的一篇博客机器学习中的数学(7)——PCA的数学原理中深入讲解了,PCA的数学原理.谈到PCA就不得不谈LDA,他们就像是一对孪生兄弟,总是被人们放在一起学习,比较.这这篇博客中我们就来谈谈LDA模型.由于水平有限,积累还不够,有不足之处还望指点.下面就进入正题吧. 为什么要用LDA前面的博客提到PCA是常用的有效的数据降维的方法,与之相同的是LDA也是一种将数据降维的方法.PCA已经是一种表现很好的数据降维的方法,那为什么还要有LDA呢?下面我们就来回答这个问题? PCA是一种无监督

好程序员web前端分享想要学习前端需要学那些课程,仔细思考了一下如何回答好这个话题,其实前端是一个涵盖面非常之广泛的一个职位,所需知识体系非常庞杂,与传统语言“想要精一行,必先通一门” 有很大差别, 前端是”想要精一行,必先通十行”. 下面我用一张图来展示一下前端的知识体系: 图片源自于网络,侵删. 这里面每一个logo都是前端在某些场景下可能用到,或者必须用到的知识体系,可以用驳杂来形容,而且前端的生态及体系还在不断的扩张之中. 当然你可以跟着潮流去学习,比如现在主流的三大框架 VUE,REA

传闻要想学好新语言,第一个程序必须是“Hello,World”...O(∩_∩)O哈哈~ 下面附上代码: # -*- coding:utf-8 -*- print("Hello,World") 是的,没错python就是这么简单.

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P5591 小猪佩奇学数学 知识点 二项式定理 \[(x+1)^n=\sum_{i=0}^n\binom nix^i \] 单位根反演 \[[n\mid k]=\frac 1n\sum_{i=0}^{n-1}\omega_n^{ik} \] 证明: \[[n\mid k]=\begin{cases}\frac 1n\sum_{i=0}^{n-1}\omega_n^{ik}=\frac 1n\sum_{i=0}^{n-1}1=1 &,n\mid k\\ \frac 1n\sum_{i=0}^{n-

一般情况下,大部分人接触Linux的机会并不多,对Linux平台下的开发更是一无所知.而现在的发展趋势却越来越表明:无论是作为一个优秀的软件开发人员,或是互联网.IT行业的从业人员,掌握Linux是一种很重要的谋生资源与手段,很多迹象表明这是一个很好的加分项.下来我将会结合自己的几年的个人经验,谈谈Linux的学习方法与学习中应该注意的一些事.培养耐心,培养兴趣兴趣是最好的老师,建议你去摸索下Linux有些什么优点和特点,了解了这些可以提升你对Linux的好感,尝试着去了解.学习这些优点,掌握一

版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突然听说最近Team准备做一套分布式的分类器,可能会使用Random Forest来做,下了几篇论文看了看,简单的random forest还比较容易弄懂,复杂一点的还会与boosting等算法结合(参

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版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 上一次写了关于PCA与LDA的文章,PCA的实现一般有两种,一种是用特征值分解去实现的,一种是用奇异值分解去实现的.在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释.特征值和奇异值在大部分人的印象中,往往是停留在纯粹的数学计算中.而且线性代数或者矩阵论里面,也很少讲任何跟特征值与奇异

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目前市场上HTML.CSS 类别书籍,都是大同小异,在当当网.卓越网搜索一下很多推荐.今天web前端大牛根据自己的经验总结如下:Javascript 的书籍推荐看老外写的,国内很多 Javascript 书籍的作者对 Javascript 语言了解的都不是很透彻.如果感觉学的差不多了,可以关注一下<CSS禅意花园>,这个很有影响力. 初级读物 <JavaScript高级程序设计>:一本非常完整的经典入门书籍,被誉为JavaScript圣经之一,详解的非常详细,最新版第三版已经发布了

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版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 第二篇的文章中谈到,和部门老大一宁出去outing的时候,他给了我相当多的机器学习的建议,里面涉及到很多的算法的意义.学习方法等等.一宁上次给我提到,如果学习分类算法,最好从线性的入手,线性分类器最简单的就是LDA,它可以看做是简化版的SVM,如果想理解SVM这种分类器,那理

按部就班,超级简单,虽然不是一次过的...错在那个long long数据问题还是要注意..也不知道要怎么注意:还是说题目吧... 思路看main函数 其他函数功能也是非常有用!代码比较丑...见谅 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <sstream> #include <string.h> #include <math.h> #include<stdlib.h> #incl

1:J2SE入门阶段(3-6个月) 学习内容:J2SE常用类,JDBC等等 动态绑定,反射机制等 2:J2EE入门阶段(3个月) 学习内容:JSP/Servlet/JavaBean MVC结构的概念 常用Web服务器的使用:Tomcat,Jetty,Resin 学习一些常用MVC框架,例如 Struts(现在应该去学习Struts2而不是Struts1),WebWork2,Typestry 挑选其中一个即可,推荐框架WebWork2 J2EE进阶(3个月) 学习内容:EJB/JMS/JTA/JM

有人说,你应该关注时事.财经,甚至流行的电影.电视剧,才有可能趁着热点写出爆文:有人说,你别再写“无聊”的技术文了,因为程序员的圈子真的很小,即便是像鸿洋那样的招牌大牛,文章是那么的干货,浏览量有多少?不到万吧:有人说,你别妄想在写作上面知识变现了,因为你写的文章真的很不优秀,我都不爱看! 我想说,你们说的话我都不爱听!我也懒得反驳,因为我没有成功,也就没有话语权,多说无益.我只想做一名执拗的程序员,静静地写文,哪怕只有一个读者——有时候,做一件事,并不是想要结果,仅仅只是因为心底那种狂热的喜欢

原文:http://dataunion.org/20276.html 作者:JasonDing1354 引言 在之前学习机器学习技术中,很少关注特征工程(Feature Engineering),然而,单纯学习机器学习的算法流程,可能仍然不会使用这些算法,尤其是应用到实际问题的时候,常常不知道怎么提取特征来建模. 特征是机器学习系统的原材料,对最终模型的影响是毋庸置疑的. 特征工程的重要意义 数据特征会直接影响你使用的预测模型和实现的预测结果.准备和选择的特征越好,则实现的结果越好. 影响预测结