艾辛圖 - 簡(jiǎn)書(shū)

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一個(gè)教科書(shū)沒(méi)提到的積分求解辦法
有學(xué)過(guò)微積分的讀者锯仪，不妨先嘗試求下面這個(gè)定積分：或許很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)同辣，微積分教科書(shū)里面提到的幾個(gè)積分求解辦法，包括換元法（Substitution）绎谦，分部積分法（Integra...

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期望與方差之五：兩個(gè)獨(dú)立隨機(jī)變量合并后的方差
本系列前面四篇文章洞渔，均為本文鋪墊挫望。本文我們將要推導(dǎo)統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)時(shí)一個(gè)十分讓人困惑的公式：或者寫(xiě)成：這組公式表示后控，合并兩個(gè)隨機(jī)變量后的方差，不管是相加還是相減幸冻，結(jié)果都等于這兩...

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期望與方差之四：兩個(gè)獨(dú)立隨機(jī)變量合并后的期望
隨機(jī)變量（Random Variable）聽(tīng)起來(lái)是一個(gè)很復(fù)雜的概念粹庞，但是實(shí)際上并不難理解。我們重新回到本系列文章第一篇里面的數(shù)組： 0, 1, 1, 2, 2, 2, 3, ...

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期望與方差之三：數(shù)據(jù)線(xiàn)性變換后的方差
方差(Variance)是描述一組數(shù)據(jù)離散程度的一個(gè)度量洽损，數(shù)據(jù)越是離散的庞溜，方差越大，反之越小碑定。方差一定是正數(shù)强缘。方差經(jīng)常用或Var(X)表示（注意用Var()表示的話(huà)督惰，X需要大...

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期望與方差之二：數(shù)據(jù)線(xiàn)性變換后的期望值
上一篇文章介紹了期望的計(jì)算公式：其中，為每一個(gè)數(shù)據(jù)元素?cái)?shù)值旅掂，而是這個(gè)值的出現(xiàn)概率赏胚。期望值，即一個(gè)數(shù)組的總體平均值商虐，描述這組數(shù)據(jù)的中心趨勢(shì)觉阅。在實(shí)際應(yīng)用中，我們不單要知道一組原...

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期望與方差之一：你們究竟是什么Ｃ爻怠典勇？
期望值（Expectation）和方差（Variance）是統(tǒng)計(jì)學(xué)入門(mén)繞不過(guò)去的兩個(gè)指標(biāo)。許多教科書(shū)一上來(lái)就用上各種符號(hào)和公式叮趴，讓一些基礎(chǔ)不好的同學(xué)摸不著頭腦割笙。本文試圖用最直...

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跨境金融圈
寫(xiě)了 0 字，被 16 人關(guān)注眯亦，獲得了 88 個(gè)喜歡

主要介紹跨境電商和外貿(mào)涉及的收款伤溉、結(jié)匯、提現(xiàn)等問(wèn)題妻率。包括Payoneer乱顾、WorldFirst、Paypal等主要第三方收款平臺(tái)注冊(cè)宫静、綁定走净、收款等，更多關(guān)注nqtxk.com

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證明：三角形的三條中線(xiàn)孤里，會(huì)相交于一個(gè)點(diǎn)（重心）
平面三角形的中線(xiàn)（median）伏伯，是三角形每一個(gè)頂點(diǎn)（vertex）與對(duì)邊中點(diǎn)（midpoint）的連線(xiàn)。三角形的三條中線(xiàn)捌袜，必然交于一個(gè)點(diǎn)舵鳞，這個(gè)點(diǎn)稱(chēng)為三角形的重心（centr...

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C/C++ Build 過(guò)程簡(jiǎn)介
Build是將源代碼轉(zhuǎn)換為可執(zhí)行文件的過(guò)程，在C/C++中琢蛤，Build過(guò)程大體上分為三步：預(yù)處理（Preprocessing）編譯（Compiling）鏈接（Linki...

白癡毛
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《虛數(shù)的故事》前言譯文
想起遙遠(yuǎn)的1954年，一切都如夢(mèng)似幻抛虏。那一年博其，我即將成為一名高中生，我的父親訂閱了一本叫《大眾電子》的雜志迂猴，送給我作禮物慕淡。他之所以這樣做，是因?yàn)樗旧硎且幻茖W(xué)家沸毁，而他的大兒...

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刀客傳奇
寫(xiě)了 3631561 字峰髓，被 6358 人關(guān)注傻寂，獲得了 5468 個(gè)喜歡

去改變，去努力携兵，去成功疾掰！<br>我是相信10000小時(shí)的小猿! <br>
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輕松看懂機(jī)器學(xué)習(xí)十大常用算法
通過(guò)本篇文章大家可以對(duì)ML的常用算法形成常識(shí)性的認(rèn)識(shí)。沒(méi)有代碼徐紧，沒(méi)有復(fù)雜的理論推導(dǎo)静檬，僅是圖解，介紹這些算法是什么以及如何應(yīng)用（例子主要是分類(lèi)問(wèn)題）并级。以后有機(jī)會(huì)再對(duì)單個(gè)算法做深...

壹米玖坤
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法——線(xiàn)性回歸LinearRegression
線(xiàn)性回歸法思想解決回歸問(wèn)題算法可解釋性強(qiáng) 一般在坐標(biāo)軸中：橫軸是特征（屬性）拂檩，縱坐標(biāo)為預(yù)測(cè)的結(jié)果，輸出標(biāo)記（具體數(shù)值）分類(lèi)問(wèn)題中嘲碧，橫軸和縱軸都是樣本特征屬性（腫瘤大小...

皮皮大
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求解：若n是閉區(qū)間[1,96]中的整數(shù)稻励，那么表達(dá)式n(n+1)(n+2)能被8整除的概率是多少？
根據(jù)題意愈涩，由表達(dá)式n(n+1)(n+2)輸出的整數(shù)積共有96個(gè)望抽，從1 * 2 * 3到96 * 97 * 98。因此能確認(rèn)钠署，所求概率的分母（總體）是96糠聪。下面，要計(jì)算符合什...

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K-means聚類(lèi)及Python實(shí)戰(zhàn)
一谐鼎、參數(shù)與方法 scikit-learn中用于進(jìn)行k-means機(jī)器學(xué)習(xí)的類(lèi)是sklearn.cluster.KMeans舰蟆，它所涉及的參數(shù)有超過(guò)10個(gè)之多，但是最常用的其實(shí)就...

惑也
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Anaconda分析：統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)回顧
人力資本分析的重點(diǎn)歸根結(jié)底還是在于分析狸棍，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)身害，是每一個(gè)嘗試進(jìn)入人力資本分析領(lǐng)域的小伙伴得不得了解的內(nèi)容。統(tǒng)計(jì)學(xué)是學(xué)什么的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是一套以理解數(shù)據(jù)為目的...

做數(shù)據(jù)的二號(hào)姬
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拼多多產(chǎn)品深度分析：產(chǎn)品分析篇（下）
前言：?jiǎn)滩妓拐f(shuō)消費(fèi)者并不知道自己需要什么草戈，直到我們拿出自己的產(chǎn)品塌鸯，他們就發(fā)現(xiàn)，這是我要的東西唐片。在這個(gè)商品大爆炸時(shí)代丙猬，用戶(hù)知道自己想要什么嗎？很明顯费韭，用戶(hù)所熟知的是生活的必需品...

阿池范范
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