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第9章 推理——逻辑的应用
第9章 推理——逻辑的应用 第9章 推理——逻辑的应用 所谓推理，是指由一个或几个已知的判断（前提），推导出一个未知结论的思维过程。推理的作用是从已知的知识得到未知的知识，特别是可以得到不可能通过感觉、经验掌握的未知知识。推理主要有演绎推理和归纳推理。演绎推理是从一般规律出发，运用逻辑证明或数学运算，得出特殊事实应遵循的规律，即从一般到特殊。归纳推理就... -
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24.4 时间对象 Python 的日期和时间对象类在单独的 datetime 模块中定义。datetime 模块包含处理日期、时间以及日期或时间之差（delta）的类。 术语箱 delta 的含义是“差”。这是一个希腊字母，看起来像是一个三角形（Δ）。 科学和数学领域经常使用希腊字母作为某些量的简写。delta 用于表示两个值之差。 ... -
1.5 NumPy
1.5 NumPy 1.5.1 导入 NumPy 1.5.2 生成 NumPy 数组 1.5.3 NumPy 的算术运算 1.5.4 NumPy 的 N 维数组 1.5.5 广播 1.5.6 访问元素 1.5 NumPy 在深度学习的实现中，经常出现数组和矩阵的计算。NumPy 的数组类（numpy.array ）中提供了很多便捷的方法，在... -
第 5 章 误差反向传播法
第 5 章 误差反向传播法 第 5 章 误差反向传播法 上一章中，我们介绍了神经网络的学习，并通过数值微分计算了神经网络的权重参数的梯度（严格来说，是损失函数关于权重参数的梯度）。数值微分虽然简单，也容易实现，但缺点是计算上比较费时间。本章我们将学习一个能够高效计算权重参数的梯度的方法——误差反向传播法。 要正确理解误差反向传播法，我个人认为有两种方... -
10-3 用乘法运算得出独立的直积试验的概率
10-3 用乘法运算得出独立的直积试验的概率 10-3 用乘法运算得出独立的直积试验的概率 下面，我们针对这两个试验的独立性进行说明。 “两个试验的独立性”的含义， 简单地说，就是指“两个试验的结果不会互相影响” 。例如，上一节中提到的“抛硬币”的试验和“掷骰子”的试验中，硬币抛出正面的结果，不会影响掷骰子的点数；而掷骰子出现4点的结果，也不会影响... -
专栏
专栏 专栏 column 何为“主观概率”？ “主观概率”一词并不很常见，但作为关于概率的一种思考方法，有着确切的起源。用数学方法来思考概率问题，是在17世纪法国数学家帕斯卡和费尔马的研究之后才开始的，但“准确性”这一思考方法，在很久之前就已经诞生了。所谓“准确性”，是指“有多大的可信度”“其证据有多大的说服力”等“主观性”的东西。 17世纪... -
6.6 Android图像处理之图形特效处理
6.6 Android图像处理之图形特效处理" level="2"> 6.6 Android图像处理之图形特效处理 6.6.1 Android变形矩阵——Matrix" level="3"> 6.6.1 Android变形矩阵——Matrix6.6.1.1 平移变换 6.6.1.2 旋转变换 6.6.1.3 缩放变换 6.6.1.4 错切变换 ... -
第12章 数据库应用
第12章 数据库应用 第12章 数据库应用 目前，主流数据库包括关系型（SQL）和非关系型（NoSQL）两种。 关系数据库是建立在关系模型基础上的数据库，借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据，支持复杂的事物处理和结构化查询。代表实现有MySQL、Oracle、PostGreSQL、MariaDB、SQLServer等。 非关系数据库是... -
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17.2 全局模块VS模块项 在库模块内容的选择上，有两种方式。一些模块被集成为了一个整体，一些则为互不相关项的集合。当将模块定义为一个整体时，通常会包含一些类或函数作为模块中面向公共的API。当将模块定义为解耦的项的集合时，每个类或函数都是独立的。 通常在导入和使用模块的方式上会有所区别，以下为3个不同的方式。 使用import some _ m... -
6.5 集合（Set)
6.5 集合（Set) 集合则更接近数学上集合的概念。每一个集合中的元素是无序的、不重复的任意对象，我们可以通过集合去判断数据的从属关系，有时还可以通过集合把数据结构中重复的元素减掉。 集合不能被切片也不能被索引，除了做集合运算之外，集合元素可以被添加还有删除： a_set = {1,2,3,4} ...