B选项"x+y>0"并不是一个命题，因为它缺乏具体的上下文或数值，无法明确地判断为真或假。命题需要有明确的条件和值，才能进行判断。
其中： M(x) 表示 x 是人 Mortal(x) 表示 x 是要死的 ∀x 表示对于所有个体 x
图的表示：G=(V,E), V=(v|v为图中的顶点)， E=(e|e为图中的边)
全集 : 限定所讨论的集合 , 都是某个集合的子集 , 则称该集合为全集 , 记作
一言蔽之，关联规则是形如X→Y的蕴涵式，表示通过X可以推导“得到”Y，其中X和Y分别称为关联规则的先导(antecedent或left-hand-side, LHS)和后继(consequent或right-hand-side, RHS)
列举法：选用列举法主要是因为我们能确定元素，并且可以将他们一一列出，所以可以非常直观的表示。
1维直线、2维平面（长宽）、3维空间（长宽高 | xyz轴）、4维时空（xyz轴+时间轴）
函数依赖集的闭包 F：FD的集合称为函数依赖集。 F闭包：由F中的所有FD可以推导出所有FD的集合，记为F+。 例1，对于关系模式R(ABC)，F＝{A→B,B→C}，求F+。 根据FD的定义，可推出F+={φ→φ,A→φ,A→A,A→B,A→C,A→AB,A→BC,A→ABC,…}，共有43个FD。其中，φ表示空属性集。 属性集闭包 属性集闭包定义 ： 对F，F+中所有X→A的A的集合称为X的闭包，记为X+。可以理解为X+表示所有X可以决定的属性。 属性集闭包的算法： A+：将A置入A+。对每一FD，若左
写在前面：文章里面的图片公式都是逆天一个个打出来画出来的，公式系列基本上都提供了源码
重言式（永真式）全为1，那么重言式（永真式）的否定就全都为0，全都为0的是矛盾式（永假式）
来源：力扣（LeetCode） 链接：https://leetcode-cn.com/problems/play-with-chips
第一篇:集合与推理方法 1:我们为什么要学习形式语言与自动机 任何一门科学都有其自身的理论基础,计算机科学也是这样.大家现在看看计算机的技术变化的很快,现在我们很流行的框架和工具很有可能几年内就会变成过时的东西.但是计算机科学的整体的思维不会变,在学习中,我们更要应该看思考能力的培养,如何清楚的表达自己的能力,如何清晰地解决问题的能力以及自己还欠缺的能力.这方面的东西在我看来,是具有持久的价值的,学习理论能够拓展人们的思维,并能使人们在这方面得到训练. 说回形式语言与自动机,大家在大学学习中可能离形式语言与
数据科学也被称为数据驱动型决策，是一个跨学科领域，涉及以各种形式从数据中提取知识的科学方法，过程和系统，并基于这些知识进行决策。 数据科学家不应仅仅根据他/她对机器学习的知识进行评估，而且他/她也应该具有良好的统计专业知识。 我将尝试从非常基础的数据科学入手，然后慢慢转向专家级。 所以让我们开始吧。
任何一门科学都有其自身的理论基础,计算机科学也是这样.大家现在看看计算机的技术变化的很快,现在我们很流行的框架和工具很有可能几年内就会变成过时的东西.但是计算机科学的整体的思维不会变,在学习中,我们更要应该看思考能力的培养,如何清楚的表达自己的能力,如何清晰地解决问题的能力以及自己还欠缺的能力.这方面的东西在我看来,是具有持久的价值的,学习理论能够拓展人们的思维,并能使人们在这方面得到训练.
基本思想： 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择： 选取满足条件的i ，i属于S，j输入V-S，且c[i][j]最小的边，并将定点j加入S中 这个过程直到S==V为止。 3 这个过程所选的边，恰好就是最小生成树 算法描述： void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S != V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪
s7= {[1],(1,),1} #set的元素要求必须可以hash 列表不能hash
函数代码中调用自己时称为递归，该函数被称为递归函数。递归函数是一个很高效的 开发技巧，可以极大的简化代码提高开发效率。递归函数与循环类似，循环可以完成的 事情，递归函数都可以完成，并且对于一些复杂的问题，递归函数的实现代码更简单
本文将介绍大连理工大学都健教授团队近期在AIChE期刊上发表的论文“De novo drug design framework based on mathematical programming method and deep learning model”,其团队开发了一个深度学习模型用于识别具有高结合亲和力的靶标-配体复合物，并将其与数学规划模型进行集成，实现了高通量反向优化设计小分子药物目标，进一步以治疗心血管疾病的利伐沙班替代药设计和治疗肿瘤疾病的阿昔替尼替代药设计为例，证明了本文所提出的从头药物设计框架的通用性和有效性。
从这篇开始，我将介绍分类问题，主要介绍决策树算法、朴素贝叶斯、支持向量机、BP神经网络、懒惰学习算法、随机森林与自适应增强算法、分类模型选择和结果评价。总共7篇，欢迎关注和交流。 这篇先介绍分类问题的一些基本知识，然后主要讲述决策树算法的原理、实现，最后利用决策树算法做一个泰坦尼克号船员生存预测应用。 一、分类基本介绍 物以类聚，人以群分，分类问题只古以来就出现我们的生活中。分类是数据挖掘中一个重要的分支，在各方面都有着广泛的应用，如医学疾病判别、垃圾邮件过滤、垃圾短信拦截、客户分析等等。分类问题
文氏图是利用平面上的点来做成对集合的图解方法。一般使用平面上的方形或圆形表示一个集合，而使用平面上的一个小圆点来表示集合的元素。
题目 循环的困难之处在于不好模拟选不选某一个数的过程，即选了一个数，不方便回溯到不选这个数的情况。
模式分类（pattern classification）和机器学习（machine learning）是非常热的话题，几乎在所有的现代应用程序中都得到了应用：例如邮局中的光学字符识别（OCR），电子邮件过滤，超市条形码扫描，等等。 在这篇文章中，我会简要描述一个典型的监督学习任务的主要概念，这些概念将作为将来的文章和实现各种学习算法的基础。 机器学习和模式分类 预测建模是建立一个能够进行预测的模型的通用概念。通常情况下，这样的模型包括一个机器学习算法，以便从训练数据集中学习某些属性做出这些预测。 预测建模可
关系模式的外延和内涵 一个关系模式包含外延和内涵。 外延就是通常所说的关系、表或当前值。由于用户经常进行增删改查，所以外延是与时间有关的。 内涵是与时间独立的，是对数据的定义以及数据完整性约束的定义。对数据的定义包括关系、属性、域的定义和说明。 对数据完整性约束主要包括两个方面： 静态约束：涉及数据之间的联系（函数依赖）、主键和值域的设计。 动态约束：定义各种操作（增删改）对关系值的影响。 一般就把内涵称为关系模式。 关系模式的冗余和异常 数据冗余是指同一个数据在系统中多次出现。 由于数据的冗余，在对数据进
周末在家无聊闲逛github，发现一个很有趣的开源项目，作者用手绘图的方式讲解了机器学习模型构建的全流程，逻辑清晰、生动形象。同时，作者也对几张图进行了详细的讲解，学习之后，收获很多，于是将其翻译下来，和大家一起学习。
其实map 除了对向量有用，也可以作用于数据框或矩阵类型，相当于把其中的每一列作为一个单独的元素来看，有点像按列的apply：
✅作者简介：大家好我是hacker707,大家可以叫我hacker 📃个人主页：hacker707的csdn博客 🔥系列专栏：python 💬推荐一款模拟面试、刷题神器👉点击跳转进入网站 一直有人问我，自己英语不好能否学python,答案肯定是可以的，只需要记住下面这些词汇就行啦（可根据首字母找单词全网独一份）🥳🥳🥳 📷 python常用英语词汇（持续更新） 😺😺😺 人生苦短，我用python 根据首字母查找单词 A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S
由笛卡儿积定义可以看出: 1 设 A, B 是任意两个集合，则不一定有 A × B = B × A，即笛卡儿积不满足交换律； 2 A × B = ∅ 当且仅当 A = ∅ 或者 B = ∅； 3 设 A,B, C 是任意三个集合，则不一定有 A × (B × C) = (A × B) × C，即笛卡儿积不满足结合律； 4 当集合 A, B 都是有限集时，|A × B| = |B × A| = |A| × |B|。 5 笛卡儿积对并运算和交运算满足分配律。
函数依赖的定义：设R(U)是一个属性集U上的关系模式，X和Y是U的子集。若对于R(U)的任意一个可能的关系r，r中不可能存在两个元组在X上的属性值相等， 而在Y上的属性值不等， 则称 “X函数确定Y” 或 “Y函数依赖于X”，记作X→Y。即只要 X 上的属性值相等，Y 上的值一定相等。
作者：DanielGavin 来源：简书 链接：https://www.jianshu.com/p/e74eb43960a1
#无重复，可变–>元素的去重 #无序、唯一、可变。集合中的元素需要可哈希的，元素不可以是可变对象。 #内置函数len(),max(),min(),tuple(),enumerate()
三级模式：模式（逻辑），外模式（子模式，局部逻辑），内模式（存储模式，物理结构唯一）
代码清单1-27 f(int i) // i的二进制表示可代表集合的一个真子集，具体含义见上面的分析 { if(S[i]) return S[i]; for(int x = 1; x < i; i++) // 只有小于i的x才可能成为i的真子集 if(x & i == x)// &为与运算，只有当x&i==x成立时x才为i的子集，此时i-x为i的 // 另一个真子集，x与i-
列举法 : 列举出集合中的所有元素 , 元素之间使用逗号分开 , 使用花括号 “{}” 括起来 ; 如 :
1 概述 随着人类社会信息化程度的不断深入，信息系统产生的数据也在呈几何级数增长。对这些数据的深入分析可以得到很多有价值的信息。由于数据量太大以及数据属性的多样性，导致经典的统计分析方法已经无法适用，必须采用以机器学习理论为基础的大数据分析方法。目前，大数据分析的方法已经被广泛用于商业智能（BI）领域，并取得了令人非常满意的效果。这种方法同样可以应用在信息安全领域，用于发现信息系统的异常情况（入侵和攻击、数据泄露等）。利用大数据分析的方法发现异常事件，需要满足几个条件：1）行为日志在内容必须足够详细，可以从
一、基本 1.数据管理 vector：向量 numeric：数值型向量 logical：逻辑型向量character；字符型向量 list：列表 data.frame：数据框c：连接为向量或列表 length：求长度 subset：求子集seq，from:to，sequence：等差序列rep：重复 NA：缺失值 NULL：空对象sort，order，unique，rev：排序unlist：展平列表attr，attributes：对象属性mode，typeof：对象存储模式与类型names：对象的名字属
前几天在微信群里看到一个问题：求一个数组的子集。SAS中实现排列的方法有多种，最易懂的方法应该是PROC SUMMARY以及CALL ALLCOMB，两种方法的代码在这里。下面介绍一个DATA步一步到位的方法：
本期介绍发表在Journal of Medicinal Chemistry的研究工作，研究人员在具有X射线晶体学证实结合模式的化合物的基础上采用了不同的机器学习方法生成模型用于预测不同类别的激酶抑制剂，且产生了意想不到的准确和稳定的预测。结果表明，新的机器学习模型具有相当大的实际应用潜力。
在面试中会经常碰到考察对数据挖掘算法的熟悉程度，面试官会出一道题或给出一些数据，让你结合实际谈谈你选择什么模型，该模型的大致原理是什么，使用条件有哪些，模型优缺点，如何选择特征，模型如何调参优化，如何评估模型效果等。 以下将要介绍逻辑回归，以历史数据判断银行或P2P金融机构客户贷款违约情况。 逻辑回归是用来做分类任务的。分类任务的目标是找一个函数，把观测值匹配到相关的类或标签上。算法必须用成对的特征向量和对应的标签来估计匹配函数的参数，从而实现更好的分类效果。在二元分类中，分类算法必须把一个实例配置两个类别
离散数学与组合数学-08谓词逻辑 离散数学与组合数学-数理逻辑-02谓词演算及其形式系统 离散数学公式 !符号 代码 含义
在一个无向图G中，若将某个节点v去除之后后G所包含的连通域增多，则v称作切割节点（cut vertex或关节点（articulation point）。如果一个图不含任何关节点则称之为双连通图，最典型的就是完全图。任一无向图都可视作由若干个极大的双连 通子图组合而成，这样的每一子图都称作原图的一个双连通域（bi-connected component）。例如下图中的节点3和5就是关节点。
在之前的博客中，我们讲到了一台机器通过机器学习所能完成的壮举，以及深入学习机器学习之前必备的数学知识。那么，在理解了机器学习的先决条件之后，就让我们迈着小而高效的步子，开始机器学习的成功之旅吧。
机器学习现在是一个热门话题，每个人都在尝试获取有关该主题的任何信息。有了关于机器学习的大量信息，人们可能会不知所措。在这篇文章中，我列出了你需要了解的一些机器学习中最重要的主题，以及一些可以帮助你进一步阅读你感兴趣的主题的资源。
9月18日，陶哲轩和Rachel Greenfeld将预印本论文《平移单密铺的不可判定性 (Undecidability of translational monotilings)》上传到了arXiv。
1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容易引
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