同步于CSDN;音尘杂记

微积分1，主要回顾关于微积分中关于导数的相关知识。纰漏之处，还望诸君不吝指教。

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线性代数2，主要回顾关于矩阵的相关知识。错误之处，还望诸君不吝指教。

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后续几篇笔记主要想回顾整理一下需要用到的数学基础知识，主要包括了线性代数、微积分、概念论、数学优化和信息论等内容。相对比较基础，权当复习回顾完善整个知识体系结构。错误之处，还望诸君不吝指教。

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最近在做一个比较有意思(难搞…)的项目。大致介绍一下相关背景：根据历史的一个工作情况(历史表现，也就是多少人做了多少工作量)，以及未来的一个预估工作量(预测值)，我们需要预估一个合理的人员投入;一言概之，根据历史表现和预测件量预估人员投入。

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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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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。