Clash For Windows使用教程

1. 安装

1.1 命令行安装

Python的numpy中的各种乘积

1. np.dot()

如果参与运算的是两个一维数组(或向量)，则结果就是两个数组的内积(inner product)

Part1-异常检测和推荐系统练习

异常检测

1.1 数据可视化

Part1-应用实例：照片OCR

问题描述和管道(pipeline)

照片OCR全称是照片光学字符识别(Photo Optical Character Recognition)

Part1-大规模机器学习

大数据集学习

机器学习和数据

Part1-推荐系统

问题综述

例：预测电影评分

Part1-异常检测

问题动机

例：假设你是一个飞机引擎制造商，当在生产线上生成飞机引擎时，需要进行质量控制测试，而作为这个测试的一部分，测量了飞机引擎的一些特征变量如：\(x_1\):引擎运转时产生的热量；\(x_2\):振动强度。于是就有了一个数据集：\(\{x^{(1)},x^{(2)},\cdots,x^{(m)} \}\)

Part1-Kmeans和PCA练习

K-means

1.1 可视化数据

Part1-降维

目标1：数据压缩

二维降为一维

Part1-聚类

无监督学习

监督学习：

训练集：\(\{(x^{(1)}.y^{(1)}),(x^{(2)},y^{(2)}), \cdots,(x^{(m)},y^{(m)}) \}\)

如图，是一个典型的监督学习，即具有一个带标签的训练集，而我们的目标则是找到一条能够区分正样本和负样本的决策边界。

监督学习就是我们有一系列的标签，然后用假设函数去拟合它。