同步于CSDN;音尘杂记

主要介绍了在python中，抽象类的定义、多态的概念、类中属性的封装以及类中常见的修饰器。

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单层感知器为什么不能解决异或问题(XOR)问题？给出两个思路去考虑这个小问题~

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前面在回顾sklearn时，在广义线性模型中看到选择模型时可以采用AIC和BIC准则，特地复习了下统计学基础，简记如下，以抛砖引玉。

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1. A/B-test解读

A/B-test是为同一个目标制定两个方案，在同一时间维度，分别让组成成分相同（相似）的用户群组随机的使用一个方案，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后根据显著性检验分析评估出最好版本正式采用。

使用A/B-test首先需要建立一个待测试的版本服务，这个版本服务可能在标题、字体、排版、背景颜色、措辞等方面与原有版本服务有所不同，然后将这两个版本服务以随机的方式同时推送给测试用户。接下来分别统计两个版本的用户转化率指标，然后根据样本数据进行显著性检验。

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前言

支持向量机(Support Vector Machine)的原理其实比较简单，它是基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面。在二维中就是线，在三维中就是面，但我们统称为超平面。