Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Estimating population means and percents Sampling assumptions: Simple Random Sample (SRS) Large enough so that the probability histo…
Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Chi-square test Random sample or not / Good or bad $$H_0: \text{Good model}$$ $$H_A: \text{Not good model}$$ Based on the expected p…
Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Dependent Variables (paired samples) SD of the difference is $$\sqrt{\sigma_x^2+\sigma_y^2-2\cdot r\cdot\sigma_x\cdot\sigma_y}$$ whe…
Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary One-sample $t$ test Test for a population mean (unknown SD); sample size $n$. That is, known sample mean and SD but unknown populati…
Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Test of Hypotheses $$\text{Null}: H_0$$ $$\text{Alternative}: H_A$$ Assuming the null is true, the chance of getting data like the d…
Stat2.3x Inference(统计推断)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL In the following problems you will be asked to choose one of the four options (A)-(D). The options are sta…
Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) ADDITIONAL PRACTICE FOR THE FINAL PROBLEM 1 A box contains 8 dark chocolates, 8 milk chocolates, and 8 white chocolates. (It’s amazing how t…
Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Zeros and Ones: Sum of a sample with replacement $S$ is the number of successes: $n$ independent trials, chance of success on a sing…
Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Standard Error The standard error of a random variable $X$ is defined by $$SE(X)=\sqrt{E((X-E(X))^2)}$$ $SE$ measures the rough size…
Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Law of Large Numbers As the number of trials increases, the chance that the proportion of successes is in the range $$p\pm\text{a fi…
Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) PRACTICE PROBLEMS FOR THE MIDTERM PROBLEM 1 In a group of 5 high school students, 2 are in 9th grade, 2 are in 10th grade, and 1 is in 12th…
Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Independent $$P(A\cap B)=P(A)\cdot P(B)$$ Binomial Distribution $$C_{n}^{k}\cdot p^k\cdot(1-p)^{n-k}$$ R function: dbinom(k, n, p) U…
Stat2.2x Probability(概率)课程由加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)于2014年在edX平台讲授. PDF笔记下载(Academia.edu) Summary Bayes Theorem $$P(A_i|B)=\frac{P(B|A_i)\cdot P(A_i)}{\sum_{j}P(B|A_j)\cdot P(A_j)}$$ where $$P(B)=\sum_{j}P(B|A_j)\cdot P(A_j)$$ GRA…
第二课名称是:Objective-C 回顾上节课的内容: 创建了单个MVC模式的项目 显示项目的各个文件,显示或隐藏导航,Assistant Editor, Console, Object Library, Inspector等功能的使用 在故事版上编辑视图,通过Ctrl+拖拽把view连接到Controller的outlet. 创建新的类,比如 CalculatorBrain 使用@synthesize 延迟实例化实现getter [ ]中括号的使用 私有方法在.m文件中定义 使用strong…
翻到以前在大学坚持记录的Python学习笔记,花了一天的时间整理出来,整理时不经回忆起大学的时光,一眨眼几年就过去了,现在还在上学的你们,一定要珍惜现在,有个充实的校园生活.希望这次的分享对于你们有学习的作用. 一.创建第一个程序 第一个程序的创建.运行解释器和一些基本的调试. 1.1运行 Python Python 程序总是在解释器中运行. 解释器是一个"基于控制台的"应用程序,通常从命令外壳运行. Python 3.6.1(v3.6.1:69c0db5050,2017 年 3 月…
blog.csdn.net/totogo2010/article/details/8205810  目录(?)[-] 第一课名称 MVC and Introduction to Objective-C 这课的主要内容有 iOS包括四层 内核 Core Sevices层 多媒体层 Cocoa Touch 层 介绍平台的组成 重点介绍下MVC 三大阵营 model  view  controller 有了这三个阵营剩下的就是他们之间管理和通信了 mvc群 objective-c语言的基本概念 Obj…
2015-07-06 第一讲   课务.iOS概述 -------------------------------------------------- 开始学习斯坦福大学公开课:iOS 7应用开发留下笔记…
教育触感 最近看了一些书,有了一些思考,以下纯属博主脑子被抽YY的一些无关大雅的思考,如有雷同,纯属巧合.. 现实总是令人遗憾的,我们当中太多人已经习惯于沿着那一成不变的"典型成功道路"前进:中考,高考,考研,出国...数不清的人们在埋头赶路,走在前面的已然迷失,跟在后面的却还未开始思考,这不应该是一个国家,一个是时代的精神. 每个大学生都应该有自己的独立思考,并形成一种习惯,在大学里,不仅仅只是为了那单薄的一纸分数,而是要有勇气,有智慧,去发现并挑战那些比上课更重要的追求! 在网上看…
 “为什么说Unix/Linux是自由的:         因为我们可以自己组装一个操作系统:Unix/Linux内核+其他实用工具+编程工具+GUI         因为我们可以自由地获取开源工作者们分享的各种自由软件         因为我们可以自由地修改.再发行自由软件,促进软件的完善         因为我们可以自由管理自己的电脑:通过群组与用户来管理电脑的使用者:通过文件系统.属性.权限来限制使用:通过查阅.编辑各种配置文件对电脑的各个部位了如指掌.指挥自如:通过shell scrip…
中国大学MOOC-陈越.何钦铭-数据结构-2017春 跟着<中国大学MOOC-陈越.何钦铭-数据结构-2017春>学习,平时练习一下pat上的作业外:在这里记录一下:平时学习视屏的收获. 1.递归内存爆掉        2.解决问题的效率和算法的技巧有关,第一种写法会被鄙视:当执行时间长的,可以看出效率      3. 选择排序就是将没有排序的部分最小元素放到有序部分的最后位置 . 2017-03-13 23:40:44 4. 复杂度灾难:当样本过多时,成几何级数增长 5.广义表的结点定义形式…
Coursera课程<Using Databases with Python> 密歇根大学 Week4 Many-to-Many Relationships in SQL 15.8 Many-to-Many Relationships 我们之前学的都是One-to-Many的关系,比如说Album与Track的关系.而我们现在要说的是Many-to-Many关系,比如说Books与Authors的关系. 所以我们需要在Books表和Authors的表中间建立一个新表来将它转变成One-to-M…
Coursera课程<Using Python to Access Web Data> 密歇根大学 Week6 JSON and the REST Architecture 13.5 JavaScript Object Notation(JSON) JSON是一种相比于XML更简单的格式,而且现在在互联网上非常普遍.XML是很强大,但是很多时候我们并不需要使用这么强大的格式,我们就能完成我们的任务. import json data = '''{ "name": "…
Coursera课程<数据科学家的工具箱> 约翰霍普金斯大学 Week3 Conceptual Issues Types of Questions Types of Data Science Questions 描述性分析(Descriptive) 在没有额外的统计建模的基础上,这些描述通常没什么普遍性. 美国的人口普查就是一个描述性分析的例子. 探索性分析(Exploratory) 在该分析类型中,我们试着去观察数据并发现之前未知的关系,因此这种分析有利于发现新的关联,同时也有助于确定今后的…
Coursera课程<Using Python to Access Web Data > 密歇根大学 Charles Severance Week2 Regular Expressions 11.1 Regular Expressions 11.1.1 Python Regular Expression Quick Guide ^ 匹配一行的开头 $ 匹配一行的末尾 . 匹配任何字符 \s 匹配空白字符 \S 匹配任何非空白字符 ***** 重复一个字符0次或多次 *? 重复一个字符0次或多次…
Coursera课程<Python Data Structures> 密歇根大学 Charles Severance Week6 Tuple 10 Tuples 10.1 Tuples Are Like Lists 元组是另外一种序列,它的方法和list挺像的.它的元素也是从0开始计数. >>> x = ('Glenn', 'Sally', 'Joseph') >>> print(x[2]) Joseph >>> y = (1, 9, 2)…
高斯消元 该来的总会来的系列 int gauss() { for(int i=1;i<=n;i++)//按照列来枚举,当前之前i-1列全消完了 { int k=i; for(int j=i+1;j<=n;j++)if(fabs(a[j][i])>fabs(a[k][i]))k=j;//找一个系数绝对值最大的放在当前行,方便消元 if(fabs(del=a[k][i])<eps)return 0; for(int j=i;j<=n+1;j++)swap(&a[i][j]…
在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数.(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一.模型和参数   模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi.我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic regression)采用 二.目标函数:损失 + 正则 模型和参数本身指定了给定输入我们如何做预测,但是没有告诉我们如何去寻找一个比较好的参数,这个时候就需要目标函数登场了.一般的目标函数包含下面两项 常见的误差函数有…
1:进程:一个内存中的程序+程序所需数据+管理程序的各种状态信息. 2:进程由内核进行管理,内核使用调度器,给予进程一个时间片来运行,然后切换到下一个进程. 3:进程分叉 fork :创建一个子进程 wait :强制进程暂停,等等另一个进程执行完毕 exec :改变当前进程执行的程序(在当前进程启动一个程序) exit :终止当前进程 kill :杀死一个进程 4:区分父进程or子进程 父进程调用fork返回子进程的进程ID: 子进程调用fork返回0. 5:系统进程的源头——init进程 在系…
1:Unix文件类型——3种 普通文件(常规文件):文本文件(纯文本.脚本.源程序.配置文件.html等).二进制文件(多媒体文件.数据库等) 目录:用于组织文件 伪文件:不存储数据,目的是提供一种服务.分三种: 特殊文件:设备驱动.物理设备的文件表示(键盘.显示器之类)等 命名管道:将一个程序的输出 定向到 另一个程序的输入 proc文件:用于访问内核信息 2:特殊文件 特殊文件是用于表示物理设备的伪文件,位于 /dev 目录下. 这些特殊文件主要分三组:硬件.终端.伪设备. 3:特殊文件 硬…