每日一记录,2022年1月5日
每日一记录,2022年1月5日
- 1. 在牛客上刷题总结
- 2. 学习机器学习课程总结
- 3. 补充一些markdown的语法
1. 在牛客上刷题总结
上午一共做了20道Python基础的选择题,错了8道。下面总结下涉及到的一些有问题的知识点。
(1) strs.center(width, fillchar)方法返回一个指定的宽度 width 居中的字符串,fillchar 为填充的字符,默认为空格。
strs = 'abcd'
print(strs.center(10, '*'))
运行结果:
'***abcd***'
(2) 关于__name__变量:__name__变量是你个内置的变量,指代的是文件的名字。
print('Hello World!')
print('__name__value: ', __name__)
def main():print('This message is from main function')
if __name__ =='__main__':main()
运行下列代码:
import print_func
print("Done!")
运行结果:
Hello World!
__name__ value: print_func
Done!
另外,import文件是时候,会执行文件内的语句。因此,运行结果如上面的代码块。
(3) 函数闭包:内部函数包含对外部函数作用域变量的应用。(这个还没想明白,明天再整)
闭包有三个特性:
- 函数嵌套函数
- 函数内部可以引用外部的参数和变量
- 参数和变量不会被垃圾回收机制回收
一道python的练习题
def fn():t = []i = 0while i < 2:t.append(lambda x: print(i*x,end=","))i += 1return t
for f in fn():f(2)
运行结尾为4,4,
2. 学习机器学习课程总结
学习了主成分分析(PCA)的部分原理,以及如何使用梯度上升法确定主成分。
对于数据集Xm×n, 确定k个主成分从而实现原始训练集的降维操作Xm×k
step1: 确定主成分的数量
step2: 主成分初始化(不能为0向量,采用随机数的形式即可),对主成分进行单位化
step3:对数据集进行demean操作,即是的各个特征的均值为0
step4:寻找第一个主成分
- 计算目标函数,样本方差
- 计算梯度
- 梯度上升寻找最大值对于的主成分w
step5:去除主成分方向上的分量,然后重复step4,直至最终要到所有的主成分
step6:计算降维后的数据集Xm×k
3. 补充一些markdown的语法
- 段首缩进语法
使用占位符:  或 (半角)
使用占位符:  或 (全角)
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