> (char? #\a) ;判断是否是字符 #t > (char->integer #\λ) ;返回字符的整数 955 & ...

> (number? 1) ;判断是否是number类型 #t > (complex? 1+2i) ;判断是否是complex类型 #t > (complex? 1) ...

定义：函数f: \mathcal R^{n} \to \mathcal R是凸的，如果dom f是凸集，且对于任意x, y \in dom f和任意0 \le \theta \le 1，有 f(\theta x + (1-\theta)y) \le \theta f(x) + (1-\thet ...

创建一个list,并赋值给变量lst> (define lst (list 1 2 3 4)) > lst '(1 2 3 4) list内置方法> (length lst) ;列表长度 4 > (list-ref lst 0 ...

( if ‹expr› ‹expr› ‹expr› )if语句，若2>3输出”bigger”,否则输出”smaller”> (if (> 2 3) "bigger" "smaller") ( cond {[ ‹expr ...

def select_proxy(url, proxies): """Select a proxy for the url, if applicable. :param url: The url being for the request #参数 : ...

# 将字典转换为元素为(key, val)的列表 In [1]: def dict_to_sequnce(d): if hasattr(d, 'items'): d = d.items() retu ...

ax.spines[‘top’].set_color(‘none’)隐藏上方的直线 通过set_position方法设置坐标轴的位置默认的设置为(‘outward’,0)。(‘axes’,0.0~1.0)，若数值=0.5表示把坐标轴放在整个坐标长度的中间位置(根据比例) (‘data’,xx)，根 ...

logistic分布设X是连续随机变量，X服从logistic分布是指X具有下列分布函数和密度函数：$ F(x)=P(X \le x) = \frac{1}{1+e^{-(x - \mu)/\gamma}} $$ f(x) = F’(x) = \frac{e^{-(x-\mu)/\gamma} }{ ...

图片来源 曲线函数为$ f(x)=(x-1)**2-2 $,起始点为x=4,进行4次迭代后x值为2.4142137800471977，接近真实值$ 1+ \sqrt{2} $ 实现代码 Ref：1.普林斯顿微积分读本2.https://www.cnblogs.com/shixiangwan ...

# -*- coding: utf-8 -*- from sympy import symbols from sympy.plotting import plot, plot_implicit import matplotlib.pyplot as plt def move_sympyplot ...

若总体X属于离散型，其分布律$ P{X=x} = p(x;\theta),\theta \in \Theta $的形式为已知，$ \theta $为待估参数，$ \Theta $为$ \theta $可能取值的范围。设$ X{1},X{2},\cdot \cdot \cdot, X{n} $是来自X ...

scipy.special.expit # expit(x) = 1/(1+exp(-x)) scipy.misc.derivative import scipy.integrate as integrate r = integrate.quad(lambda ...

支持向量机(support vector machines, SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等 ...

1.条件概率(定义): 设A，B两 个事件，且P(A)>0,称 $ P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)} $为事件A发生的条件下事件B发生的概率。 2.全概率公式： 设试验E的样本空间为S， A为E的事件，$ B{1},B{2}, \cdot \cdot \cdot,B{n ...

决策树分类决策树模型是一 种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。用决策树分类，从根结点开始，对实例的某一特征进行测试，根据测试结果，将实例分配到其子结点；这时，每一个结点对应着该特征的一个取值。如此递 ...

单位矩阵在矩阵的乘法中，有一种矩阵起着特殊的作用，如同数的乘法中的1，这种矩阵被称为单位矩阵。它是个方阵，从左上角到右下角的对角线（称为主对角线）上的元素均为1。除此以外全都为0。 逆矩阵一个n阶 方阵 A称为可逆的，或非奇异的，如果存在一个n阶方阵B，使得 AB = BA = E 并称B是A的 ...

原理：将图像中的每一个点映射到excel中的每一个单元格 安装：PIL, openpyxl 步骤： 1.使用PIL读取图像 2.使用openpyxl将一个个像素点写入到excel文件 中 # -*- coding: utf-8 -*- # 将图像转换为excel文件，一个像素点对应一个单元格 imp ...

k近邻法(knn)就一种基本分类与回归方法。 from scipy.spatial import minkowski_distance def classify0(inX, dataSet, labels, k): # dataSetSize = dataSet.shape[0] # ...

class PerceptionPair: #初始化一些参数学习率，gram矩阵等等 7 def __init__(self, dataSet, target, learningrate=1): 8 self.lr = learningra ...