在求解机器学习算法的优化问题时，梯度下降是经常采用的方法之一。 梯度下降不一定能够找到全局最优解，有可能是一个局部最优解。但如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的一定是全局最优解。 梯度下降的相关概念： 1、步长或学习率（learning rate）：步长和学习率是一个东西，只是在不同的地方叫法不一 ...
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2017-09-17 21:04:27
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梯度下降算法，参考Edwin《最优化导论》8.2章节，算法采用go语言实现。 此处算法仍然存在疑惑，主要是获取梯度下降时如何确定步长，即使采用割线法获取最优步长，那么割线法的初始值又如何确定？？ 下面程序中虽然采用了牛顿法获取极值，但非常依赖初始取值范围！！ ...
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2017-09-16 17:23:12
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可以存储多个值 主要用来读 元组不可变 可以当作字典的key number=(10，12，34，65，234，123) # number=tuple(10，12，34，65，234，123) 可以按照索引取值 切片 （顾头不顾尾 步长） 长度 len 成员运算 （in 和 not in） 其他操作 ...
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2017-09-15 21:41:30
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1、切片操作： str[start:end:step]包括头，不包括尾巴step为步长,意思是每隔step-1个元素，取一个字符"while"[::-1] 反向取字符串，实现字符串的反转--》"elihw" 2、方法：字符串的修饰：center: 让字符串在指定的长度居中，如果不能居中，左短右长 " ...
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2017-09-15 01:56:42
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列表 teat=['a','b','c','d','e'] 列表[]内可以有多个任意类型的值，逗号分隔。 列表是有序的 可以按照索引去取值 可以给列表中相应索引位置赋值 赋值后 id不变 所以 列表是可变的 切片（顾头不顾尾，步长） print(test[0:4:2]) 长度 len 成员运算 逻辑 ...
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2017-09-14 13:17:33
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#优先掌握的操作：按索引取值(正向取+反向取) ：只能取切片(顾头不顾尾，步长)长度len成员运算in和not in 移除空白strip切分split 练习题：（字符串name = ' aleX'# 1) 移除 name 变量对应的值两边的空格,并输出处理结果print(name.strip())# ...
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2017-09-11 23:00:09
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一次卷积过程类似于下图，下面动图是GIF图（上下图数据一致，但是只看方法），不过是三维的（可以看做比二维的多一个颜色维，RGB）。如果将上下图结合来看，下图只看两维的话，下面第一行就是把目标图（需要识别的图）利用过滤器求积，步长是2（每次向右向下移动两格）。那么对上图的理解就是，有一个过滤器（曲线） ...
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2017-09-10 13:29:39
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MySQL实现序列效果 一般使用序列(Sequence)来处理主键字段，在MySQL中是没有序列的，但是MySQL有提供了自增长(increment)来实现类似的目的，但也只是自增，而不能设置步长、开始索引、是否循环等，最重要的是一张表只能由一个字段使用自增，但有的时候我们需要两个或两个以上的字段实 ...
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2017-09-09 22:33:35
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本章目录2.1for扩展用法2.2格式化字符串2.3数据类型整数符点型字符串列表，元组字典2.1for简单用法 for循环
range()循环的次数
>>>range(3)
[0,1,2]
>>>range(1,3)
[1,2]
>>>range(1,100,2)从1开始100结束，步长2
forexaminenumerate(数组..
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2017-09-06 00:44:55
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常用Matplotlib中的pyplot模块 建立一个普通的线性图可以如下： 脚本中使用plt.show()，上方的图才会出来 Numpy中 arange()类似于内置函数range()，通过指定开始值、终值和步长创建表示等差数列的一维数组，注意得到的结果数组不包含终值。 linspace()通过指 ...
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2017-09-05 00:29:02
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