原创 第3章 隨機變量的數字特徵
第3章 隨機變量的數字特徵 [TOC] 隨機變量的數字特徵，是某些由隨機變量的分佈所決定的常數，它刻畫了隨機變量（或者說，刻畫了其分佈）的某一方面的性質。 3.1 數學期望（均值）與中位數 3.1.1 數學期望的定義 設隨機
2020-06-16 15:43:14
原创 第2章 隨機變量及概率分佈
# 第2章 隨機變量及概率分佈 [TOC] 2.1 一維隨機變量 2.1.1 隨機變量的概念 隨機變量就是“其值隨機會而定”的變量。 用隨機變量加限制的方法，可以表示一個事件。 按取值全體的性質，隨機變量分爲兩大類： -
2020-06-16 15:43:13
原创 Scrapy實戰-爬取某博客聚合網站信息
前言 前段時間看了一些介紹Scrapy及用Scarpy進行抓取網絡信息的博客。總體來說信息量還是過少，對於一個成熟的框架來說，只看博客還是不夠。所以還是看了一遍官方文檔。 看完後，總要做點什麼來練練手，正好前段時間在網上閒逛的時候找到了一
2020-06-16 15:43:13
原创 關於RCNN中Bounding-box regression的個人理解
前言 RCNN可以說是深度學習應用到目標檢測領域一個不小的貢獻。最近看了RNN的文章，對裏面的Bounding-box regression迴歸不甚理解，google一番，把學到的東西寫在這裏。 參考的文章。 爲啥要回歸 鑑於b
2020-02-20 21:11:07
原创 第4章 參數估計
4.1 數理統計學的基本概念 數理統計學是這樣一門學科：它使用概率論和數學的方法，研究怎樣收集（通過試驗或觀察）帶有隨機誤差的數據，並在設定的模型（稱爲統計模型）之下，對這種數據進行分析（稱爲統計分析），以對所研究的問題做出推斷（
2020-02-20 21:10:53
原创 Python畫直線
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np beita = 1 gama = 0.5 x = np.linspace(0, 4, 1000) xx = x*9.8*0.6 OH =
2020-02-20 21:10:53
原创 第1章 事件的概率
第1章 事件的概率 第1章 事件的概率 1 概率是什麼 試驗與事件 古典概率 2 古典概率的計算 排列組合的幾個簡單公式 3 事件的運算條件概率與獨立性 事件的蘊含包含和相等 事件的互斥和對立 事件的和或稱並 概率的加
2020-02-20 21:10:53
原创 關於Python中深拷貝與淺拷貝的理解（二）---排bug
上一篇中介紹了Python中深拷貝與淺拷貝的區別。既然明白了bug所在，talk is cheap，開擼。 既然是輸入數據遭到了修改，那第一思路是將所有出現引用輸入數據的地方均加上copy.deepcopy()，使每次在計算時數據可以隨便
2020-02-20 21:10:53
原创 關於Python中深拷貝與淺拷貝的理解（一）---概念
緣由 用Python也有很長時間了，一直在做科學計算和爬蟲採集方面的東西。自己的畢業論文涉及到編寫一個科學計算的軟件，也是用Python編寫。界面採用PyQt。 軟件的主體前段時間已經寫好，最近在試算的時候出現兩個問題： 同一種計算方
2020-02-20 21:10:53
原创 Python解非線性方程
# encoding: utf-8 from scipy.optimize import fsolve from numpy import * beita = 1 gama = 1 #以下爲Mohr-Columb準則計算 # def f
2020-02-20 21:10:53
原创 Mongodb數據庫去重
只寫乾貨寫了個爬蟲，爬了點數據。由於沒有做好爬蟲重啓和數據庫檢索，爬取的數據有重複。如何查看未重複數據的數量：進入命令行，切換到mongo shell；use 你的數據庫名；db.要操作的表名.distinct("針對數據進行區分的鍵名
2020-02-20 21:10:53
原创 【機器學習】線性模型總結
機器學習線性模型總結 點贊 收藏 分享 文章舉報 Chester-zZz 發佈了34 篇原創文章 · 獲贊 50 · 訪問量 7萬+ 私信
2020-02-20 21:10:42
原创 關於Python中深拷貝與淺拷貝的理解（三）---監視數據是否變化
在上兩篇博客中，已經找到了代碼出現bug的原因並進行了調試，但調試的效率和結果並不滿意，必須要進行一定的改進。 思路 改進的思路無非是讓程序能夠自動識別原始數據或計算過程中的結果數據是否改變。這樣即可得知在哪一步、哪一個函數對數據進行了改
2020-02-20 21:10:42