为什么会出现 2==2>1的结果为True？如果说这是运算符的优先级问题，那么后两个式子为什么又都是False？
如果程序都是从上到下按照顺序执行，那程序会缺少很多的趣味与转折性，并且会导致程序的编写枯燥无味，针对这种情况，为了实现某些效果，需要代码实现转折，这种转折在程序中就是 流程控制，从 A 可以到 B，也可以到 C。 在流程控制中，你将同步学到 关系运算符 与 逻辑运算符。
可能是觉得写 a == 1 or a == 2 or a == 3 太长了，见过不少人在一开始都会尝试这样“简写”。
如果程序都是从上到下按照顺序执行，那程序会缺少很多的趣味与转折性，并且会导致程序的编写枯燥无味，针对这种情况，为了实现某些效果，需要代码实现转折，这种转折在程序中就是 流程控制，从 A 可以到 B，也可以到 C。
程序的逻辑很简单，取出括号，计算里面的乘除加减，结果替换原括号内容，再循环直到最终结果。难点在于正则匹配字符和计算细节上，怎么很好协调配合并正确获得结果。
仅为个人笔记（随笔，后期可能会整理） 算术运算符； +-/* 我就不介绍了 %余数运算符，整除后的余数 B%A 将得到 3 i++与++i #include <stdio.h> main() { int i,a; //定义i，a俩个变量 i=5; a=0; //赋值俩个变量 a=i++; //进行i++运算 printf("%d\n",i); // 打印输出i，这里的i无论是i++还是++i，都会+1 printf("%d\n",a); //表示整个i++式子的变
本期内容为python的运算符与表达式~ 参考书籍：《Python数据分析、挖掘与可视化》
Python的作者，Guido von Rossum，荷兰人。1982年，Guido从阿姆斯特丹大学(University of Amsterdam)获得了数学和计算机硕士学位。
bool 类型是一种表示逻辑状态的类型，这个类型只有2个值，True 和 False，对应逻辑上的「真」和「假」。
作者：挂枝儿 原文：https://zhuanlan.zhihu.com/p/110886609
1、数字类型 python 的数字类型分为整型、长整型、浮点型、布尔型、复数类型 返回变量类型 i = 1 print type(i) l = 99990 print type(l) f=1.2 print type(f) b=ture print type(b)
根据用户提供的文章内容，撰写摘要总结。
假设预测的变量y是离散的值，需要使用逻辑回归Logistic Regression，LR的算法，实际上它是一种分类算法
什么都没有，这是因为第一个判断结构为假，所以程序就直接跳过第二个判断结构，所以程序就直接运行结束了
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要推导逻辑回归损失函数的梯度，通过与线性回归模型的梯度进行比较找出逻辑回归损失函数梯度的向量化表示。
其中A、B是正常数，在风控中一般分数越高信用越好风险越低。所以B前面取负号，让违约的概率越高分数越低。
System.out.println("cccc");
前到现在为止，我们通过大约1周的时间初步对机器学习是怎么一回事算是有一些基本的理解了，从最基本的线性回归入手，讨论了如何在拿到一堆数据时，先进行数据预处理（暂时未详细阐述，会在以后某个时间段详细论述）
大家在接触运算符的时候通常都已经学完了变量的使用，对于算术以及赋值运算的感觉就是So easy!这不就是小学的知识嘛，对于逻辑运算符的部分依然无压力，这不就是中学的知识嘛？但是突然出现了一个位运算符，啥是移位？啥是异或？接下来就先从简单的开始。说起位运算符，其实就是基于数据存储的二进制位进行的运算，更底层，所以效率更高。另外一个需要注意的问题就是：由于小数在进行存储的时候采用的是IEEE（符号、指数、尾数）方式，并不止对整数和小数部分直接转换为二进制来存储的，所以小数是不能使用位运算符来操作的。对于整数和字符型的运算符操作也有一些潜在的法则，相信看完这篇文章你很容易就会掌握。
损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子：
布尔代数是计算机的基础。没有它，就不会有计算机。 布尔代数发展到今天，已经非常抽象，但是它的核心思想很简单。本文帮助你理解布尔代数，以及为什么它促成了计算机的诞生。 我依据的是《编码的奥妙》的第十
损失函数（loss function）是用来估量你模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示，损失函数越小，模型的鲁棒性就越好。损失函数是经验风险函数的核心部分，也是结构风险函数重要组成部分。模型的结构风险函数包括了经验风险项和正则项，通常可以表示成如下式子： $$\theta^* = \arg \min_\theta \frac{1}{N}{}\sum_{i=1}^{N} L(y_i, f(x_i; \theta)) + \lambda\ \Phi
在准备用python实现AES的时候，遇到了求伽罗华域下一个多项式的逆的问题。我发现，我不光把域的知识忘光了，别说多项式的逆了，我连如何用python实现求一个整数的逆都不知道。
Python 编程中 if 语句用于控制程序执行 用来检测一个条件：如果条件为 （真）true，就会运行这个语法块，如果为Fales 就跳过不执行。
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。前面两个小节具体介绍了Hard Margin SVM算法的思想，并将这种思想转换为数学中的最优化问题。这一小节：
当使用逻辑回归处理多标签的分类问题时，如果一个样本只对应于一个标签，我们可以假设每个样本属于不同标签的概率服从于几何分布，使用多项逻辑回归（Softmax Regression）来进行分类：
博主前面一篇文章讲述了二维线性回归问题的求解原理和推导过程，以及使用python自己实现算法，但是那种方法只能适用于普通的二维平面问题,
线性回归的函数如下： 逻辑回归则是通过对线性回归做次转换，来达到目的。其公式如下： 1、转换函数 为什么需要转换函数？ 转换函数的主要作用是提供一种非线性的建模能力。如果没有转换函数，那么Log
1969年，Unix初始，没有fork，没有exec，没有pipe，没有 “一切皆文件” ，但是那时它已经是Unix了。它简单，可塑。
“Logistic Regression——Simplified const function and gradient descent”。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。
分类战车SVM （第六话：SMO算法） 查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！） 附录：用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 我有一双神奇的解题小手，不断的化简——代入——化简——代入，不断的迭代——搜索——迭代——搜索，咦，答案出来了！！！ 本集大纲： 1.回顾 2.处理奇葩值 3.SMO算法 ---- 1.
logistic回归：从生产到使用【下：生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，即拟合方法及编程实现，那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产，那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理，暴力拆解。 上下两篇的大纲如下： 【上篇：使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 （1）优势 （2）优势比 （3）预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 （1）
微信公众号 关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在卷积神经网络(CNN)前向传播算法（干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解）中对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)（深度学习之DNN与反向传播算法） DNN反向传播 首先回顾DNN的反向传播算
前面一些分享文章提到了激活函数，这篇文章将介绍各种激活函数，下一篇将分享我和同事在业务中对激活函数的一些思考与应用。
只写了第一篇就好久没更新了，为啥？因为妹子学编程的意愿不强了，我也不能逼迫她去学。不过后来收到部分人的私信说希望继续更新下去，所以紧接上文继续萌妹子Python入门指北（一）。声明：本系列是为非计算机专业人士写的，单篇文章内容会偏少、也偏简单，本人对文章的最低要求是没任何编程基础的人都能看懂。 如果你看了本系列一，我相信你python的环境已经装好了，所以我这不在赘述，直接开始今天的主题 python基本数据类型 和 python基本运算符，为什么说是基本呢！因为各种编程语言里总有一些常人不能理解的东西，这些乱七八糟的鬼暂时抛开，反正一般也不会用到。
对 True 和 False 应该不陌生了，前面屡次出现，但是我们还没有对这两个对象深入探讨过，在交互模式中可以检验它们的类型：
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章，关于softmax regression的，它是logistic模型的扩展，因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易，因此在发softmax regression之前，重新复习一下logistic模型。 一句话介绍： logistic regression，它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性，并且使用优势（Odds）来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理，如果你只是想使用它，而不需要知道它的生产过程，
"Do what you dream of doing even while you're afraid.。—— Arianna Huffington"
标准单元库是数字集成电路的积木，是复杂电路和系统的基础。今天我们来认识一下其中的几个常用门级电路。
执行：由翻译官（Python解释器）把命令（Code）翻译给机器，同事把机器结果翻译给我们
求s=a+aa+aaa+aaaa+aaa…a的值， 其中a是一个数宇。例如2+22+222+2222，a的 值和加数个数n均从键盘获取。
机器学习三方面 损失函数 交叉熵逻辑回归 平方损失函数最小二乘 Hinge损失函数SVM 指数损失函数AdaBoost 对比与总结 机器学习三方面 机器学习问题，大致包含这是哪个方面： 模型：建立什么
但当程序稍稍复杂之后，单纯的线性执行就无法满足需要了。比如我们希望用户的输入满足某种条件时才进行响应，否则就不响应。这种情况下，就需要用到条件判断。
问题是这些预测对于分类来说是不合理的，因为真实的概率必然在0到1之间。为了避免这个问题，我们必须使用一个函数对p(X)建模，该函数为X的所有值提供0到1之间的输出。Logistic回归是以其核心函数Logistic函数命名的:
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