数据 

概率论记录

1. 概述本次花费了一些时间，对概率论做了一次复习，参考的教材是《普林斯顿概率论读本》，这本书除了将知识，还会介绍一些体验、经验，读起来很受益。文章给出了很多公式的证明，而我主要是为了应用，故对证明的要求不高，大体的知识图如下。加粗的地方，有的是比较有趣，比如卷积、伽马函数、生成函数；有的是比较重要
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技术  数据 

ELK分享.md

ChangeLog 2020-12-10这里对ELK的使用，进行整理，分成几大部分：Elasticsearch简介
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数据 

数据可视化

本文是对数据可视化的介绍，原来只介绍了matplotlib，书中又增加了pandas与seaborn。
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数据 

Pandas之二

Pandas 是基于 NumPy 数组构建的，特别是基于数组的函数和不适用 for 循环的数据处理，二者最大的不同是，Pandas 是专门为处理表格和混杂数据设计的，而 NumPy 更适合处理统一的数值数组的数据。
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数据 

Pandas之一

Pandas是基于NumPy数组构建的，特别是基于数组的函数和不适用for循环的数据处理，二者最大的不同是，Pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，而NumPy更适合处理统一的数值数组的数据。
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数据 

Numpy

本文主要是对python数据分析领域的numpy、pandas、数据可视化基础的学习。
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数据 

微积分-其他

本文是微积分复习的最后一篇，教材使用《普林斯顿微积分读本》，涵盖第27章-第30章的内容。
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数据 

微积分-级数

本文是微积分复习的第三篇，教材使用《普林斯顿微积分读本》，涵盖第22章-第26章的内容。
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数据 

微积分-积分

本文是微积分复习的第二篇，教材使用《普林斯顿微积分读本》，涵盖第15章-第21章的内容。
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数据 

微积分-函数与微分

本文是微积分复习的第一篇，教材使用《普林斯顿微积分读本》，涵盖第1章-第14章的内容。
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数据 

Matrix-图像压缩与伪逆.md

原课程Lessson31～Lesson32课
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数据 

Matrix-SVD与线性变换

原课程Lessson29～Lesson30课，svd其实是正定的延伸，正定是一种特殊的svd；线性变换是矩阵的基础与来源
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数据 

Matrix-PositiveDefinite

本部分主要研究的是正定，课程包括Lesson25~Lesson28包括：Symmetric matrices and positive definite­ness、Complex matrices and fast Fourier transform、Positive definite matric
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数据 

Matrix-Eigenvalue

本周清明回家，只完成2节的Matrix学习，Lesson21～Lesson22为保持博客的完整性
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数据 

Matrix-Determinants

本周完成了Gilbert Strang线性代数的中行列式的学习，课程中的Lesson18~Lesson20
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数据 

Matrix-Projection

本周完成了Gilbert Strang线性代数的正交、投影、正交矩阵的学习，课程中的Lesson14～Lesson17笔记都是用课程中手记的，这里只做一个简单的记录。
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数据 

Matrix基础

初次看的时候，这一部分的笔记没有做，这次复习博客，这一部分也没有记录，现在将这一部分补上，整个课程的笔记终于全了。
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数据 

数系

起因：由激活函数所引发的对数系的探索
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数据 

scikits-learn

主要介绍了scikits-learn
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数据 

数据分析之Scipy

本文主要是对python数据分析领域的numpy、scipy、matplotlib、pandas基础的学习。本文于2020-05-27日进行重新整理，将原文拆分成4部分，本文是第四篇scipy简介
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