Jay's Blog

本书的附加代码可以在 GitHub 下载：introduction to ml with python

监督学习算法（supervised learning algorithm） 无监督学习算法（unsupervised learning algorithm）

在机器学习中，这里的每个实体或每一行被称为一个样本（sample）或数据点，而每一列（用来描述这些实体的属性）则被称为特征（feature）。

如何构建良好的数据表征，这被称为特征提取（feature extraction）或特征工程（feature engineering）

scikit-learn 依赖于另外两个 Python 包：NumPy （Python 科学计算的基础包之一）和 SciPy（ Python 中用于科学计算的函数集合）。 算法详细文档：https://scikit-learn.org/stable/index.html 用户指南：http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html

说明

实现同样的效果：

本博客环境：hexo@6.2.0，next@7.8.0，以下所有代码，建立在这个基础之上。

由 jQuery 选择器选择代码模块.highlight相关的DOM节点，给超过某个高度的代码模块添加展开收起的盒子，让盒子实现展开隐藏效果。^[1]

hexo version即可查看hexo版本；

查看theme/next/package.json即可查看next版本；

npm（“Node 包管理器”）是 JavaScript 运行时 Node.js 的默认程序包管理器。^[1]

npm 由两个主要部分组成：

• 用于发布和下载程序包的 CLI（命令行界面）工具

• 托管 JavaScript 程序包的 在线存储库

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需求： 1、用Gitalk实现评论功能 2、去除之前的Valine实现的评论功能

可在主题配置文件搜索comment system，查看支持的评论系统；个人使用Gitalk进行配置；

绘图：.plot()

plt.plot()：绘制点和线^[1]

1
2

from numpy.random import randn
plt.plot(randn(50).cumsum(),'k--')   # 生成50个正态分布的数

• randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布；
• cumsum函数计算各行的累加值^[2]；
• in：

1
2
3

import numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6])
a.cumsum()

out：

1

array([ 1, 3, 6, 10, 15, 21])

需求：

• Obsidian实现图床功能

• 图床换成腾讯云

• Obsidian/Typora实现可选择图片是否上传图床

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使用环境：Vscode 和Jupyter Notebook 相关插件

问题

Vscode连接python环境时右下角始终显示connecting to kernel，无法执行基本代码功能。

setting.json文件配置：

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{            //有自己添加的内容都要放到这个花括号里

//配置a
adfadfd,     //如果后面还有内容，前面的语句一定要有一个英文逗号
// 配置b
adfadff

}

链表的基本结构：

• 节点：每个节点有两个部分，左边部分称为值域，用来存放用户数据；右边部分称为指针域，用来存放指向下一个元素的指针。

• head：head节点永远指向第一个节点

• tail：tail永远指向最后一个节点

• None：链表中最后一个节点的指针域为None值

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本文为转载，原文为：http://zhidao.baidu.com/question/2089034/answer/9637033

1、概念：

面向过程就是分析出解决问题所需要的步骤，然后用函数把这些步骤一步一步实现，使用的时候一个一个依次调用就可以了。

面向对象是把构成问题事务分解成各个对象，建立对象的目的不是为了完成一个步骤，而是为了描叙某个事物在整个解决问题的步骤中的行为。