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概率统计——期望、方差与最小二乘法
点击上方蓝字，和我一起学技术。今天这篇文章和大家聊聊期望和方差。期望期望这个概念我们很早就在课本里接触了，维基百科的定义是：它表示的是一个随机变量的值在每次实验当中可能出现的结果乘上结果概率的总和。换句话说，期望值衡量的是多次实验下，所有可能得到的状态的平均结果。我们举两个简单的例子，第一个例子是掷
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算法浅谈——递归算法与海盗分金问题
点击上方蓝字，和我一起学技术。最近看到一道很有意思的问题，分享给大家。还是老规矩，在我们聊算法问题之前，先来看一个故事。传说中，有5个海盗组成了一支无敌的海盗舰队，他们在最后一次的寻宝当中找寻到了100枚价值连城的金币。于是，很自然的，这群海盗面临分赃的问题。为了防止海盗内讧，残忍的海盗们制定了一个
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机器学习基础——朴素贝叶斯做文本分类代码实战
点击上方蓝字，和我一起学技术。上一篇文章当中我们介绍了朴素贝叶斯模型的基本原理。朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量服从某个分布，从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征，这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型，朴素贝叶斯模型假设这些变量是独立的。
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LeetCode专题】Evaluate Division
今天休闲一下，分享一道LeetCode上medium难度的题目：EvaluateDivisionhttps://leetcode.com/problems/evaluate-division/题目详情翻译如下：给定一组格式为A/B=k的方程式，再给出一组格式为C/D的求值式，要求得到求值式的所有值，
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线性代数精华——从正交向量到正交矩阵
点击上方蓝字，和我一起学技术。向量内积这个基本上是中学当中数学课本上的概念，两个向量的内积非常简单，我们直接看公式回顾一下：这里X和Y都是n维的向量，两个向量能够计算内积的前提是两个向量的维度一样。从上面公式可以看出来，两个向量的内积就等于两个向量对应各个维度的分量的乘积的和。为了和矩阵乘法以及普通
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【Python专题(二)】Python二三事
Python2终于在2020年1月1日官方正式退休了，虽然消息大家提前很久就知道了，但是笔者发现周围依然有很多python2的代码并没有迁移到python3上。所以可以预见的是未来一段时间内，我们还是会面临很多python2和python3反复切换的情况。有时候处理这种python版本问题很让人恼火
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LeetCode10 Hard，实现字符串正则匹配
点击上方蓝字，和我一起学技术。Linkhttps://leetcode.com/problems/regular-expression-matching/DifficultyHardDescriptionGivenaninputstring(s)andapattern(p),implementreg
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【Python专题(一)】python环境搭建
前言近几年python搭上了机器学习，人工智能的快车道，发展的如火如荼。不止是互联网，现在金融、国企甚至公务员朋友都有学python的计划。虽然我们也发现不管是微信朋友圈还是百度搜索，总是能看到各种各样的python学习课程广告。但是这些课程通常不要998也要298，而且充满了令人厌恶的营销套路。因
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分布式初探——分布式系统的一致性，究竟是什么？
点击上方蓝字，和我一起学技术。在计算机系统的领域，一致性可以说是一个高频词，可能出现的场景很多。从分布式系统到数据库的事务，都有它的身影。之前我们在介绍数据库事务的时候，谈到过事务的一致性。在数据库当中，一致性是一种目的，不是一种手段。数据库希望控制事务的原子性、隔离性和持久性来保证数据的一致性。这
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概率统计——讲透最经典的三种概率分布
点击上方蓝字，和我一起学技术。这一讲当中我们来探讨三种经典的概率分布，分别是伯努利分布、二项分布以及多项分布。在我们正式开始之前，我们先来明确一个概念，我们这里说的分布究竟是什么？无论是在理论还是实际的实验当中，一个事件都有可能有若干个结果。每一个结果可能出现也可能不出现，对于每个事件而言出现的可能
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算法浅谈——我要怎么才能选到真命天子呢？
点击上方蓝字，和我一起学技术。在很久很久以前，有一个万人迷。她从18岁开始就有数不完的追求者，追她的男生一个个在她的窗前排起了长队。但是她挑来挑去，终究不觉得满意。终于，这个万人迷一天天长大，年老色衰，在她门口排队的男生也越来越少。她开始后悔拒绝男生时的轻率，怀念起了从前的荣光。她也不知道，最后她是
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机器学习基础——让你一文学会朴素贝叶斯模型
点击上方蓝字，和我一起学技术。今天这篇文章和大家聊聊朴素贝叶斯模型，这是机器学习领域非常经典的模型之一，而且非常简单，适合初学者入门。朴素贝叶斯模型，顾名思义和贝叶斯定理肯定高度相关。之前我们在三扇门游戏的文章当中介绍过贝叶斯定理，我们先来简单回顾一下贝叶斯公式：我们把P(A)和P(B)当做先验概率
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线性代数精华——向量的线性相关
点击上方蓝字，和我一起学技术。这一篇文章和大家聊聊向量。向量这个概念我们在高中就接触到了，它既指一个点在空间中的坐标，也表示一个有向线段，如果我们加入复数概念的话，它还能表示一个数。在线性代数当中，向量就是指的n个有次序的数组成的数组。向量可以写成一行，也可以写成一列。写成一列的称为列向量，例如：写
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LeetCode 6 蛇形矩阵，一道简单的模拟题
点击上方蓝字，和我一起学技术。题意Thestring"PAYPALISHIRING"iswritteninazigzagpatternonagivennumberofrowslikethis:(youmaywanttodisplaythispatterninafixedfontforbetterle
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LeetCode 5 迅速判断回文串的曼切斯特算法
点击上方蓝字，和我一起学技术。题意Givenastrings,findthelongestpalindromicsubstringins.Youmayassumethatthemaximumlengthofsis1000.https://leetcode.com/problems/longest-p
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分布式初探——分布式系统的CAP理论
点击上方蓝字，和我一起学技术。分布式系统当中有一个著名的CAP理论，它也是分布式系统理论的基础。CAP理论最早发表于2000年，由加州伯克利的教授首先在ACMPODC会议上提出猜想，两年之后，被麻省理工学院的教授SethGilbert和NancyLynch从理论上证明。从此之后，它成了分布式系统领域
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概率统计——为什么条件概率的结果总和直觉不同？
点击上方蓝字，和我一起学技术。从前有一户夫妻，他们生了两个孩子。已知其中一个是女孩，那么另一个孩子也是女孩的概率是多少呢？这是一道概率论课本上的经典问题，一开始的时候，很多人会觉得两个孩子的性别是独立事件，我们知道其中一个孩子的性别，应该对另一个孩子没有影响。但实际上并不是这样，我们可以列出两个孩子
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算法浅谈——怪盗基德的珠宝选择问题与贪心算法
点击上方蓝字，和我一起学技术。1在开始今天的文章之前，我们先来讲一个故事：在一个月黑风高的夜晚，怪盗基德潜入了一个著名的珠宝会馆。他面前有三个装着珠宝的柜子，这三个规则分别是A、B和C。每个柜子里装了一个珠宝，这三个珠宝的体积分别是6，5，5，价值分别是10，5，6。基德每次只能打开一个柜子，他需要
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机器学习基础——倒排索引与搜索引擎
点击上方蓝字，和我一起学技术。今天的文章，我们继续探讨搜索引擎，和大家聊聊搜索引擎最重要的一环——倒排索引。在介绍倒排索引之前，我们先来看看什么是索引。索引是数据库当中的概念，维基百科中的说法是“数据库索引，是数据库管理系统中一个排序的数据结构，以协助快速查询、更新数据库表中数据”。可以简单地把索引
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线性代数精华3——矩阵的初等变换与矩阵的秩
点击上方蓝字，和我一起学技术。矩阵的初等变换这个概念可能在很多人听来有些陌生，但其实我们早在初中的解多元方程组的时候就用过它。只不过在课本当中，这种方法叫做消元法。我们先来看一个课本里的例子：假设我们要解这个方程，怎么做呢？首先，我们把(1)式加到(2)式，把(4)式加到(3)式，把(1)式乘6加到
