可以理解的是，NumPy包含大量的各种数学运算。 NumPy提供标准的三角函数，算术运算函数，复数等处理。 三角函数 (Trigonometric Functions) NumPy具有标准的三角函数，它以弧度为单位返回给定角度的三角比。 Example import numpy as np a = np.array([0,30,45,60,90]) print 'Sine of differe

asser(bool condition): 如果条件不满足，抛出异常。 addmod(uint x, uint y, uint k) returns (uint): 计算(x + y) % k。加法支持任意的精度。但不超过(wrap around？)2**256。 mulmod(uint x, uint y, uint k) returns (uint): 计算(x * y) % k。乘法支持任

1.4.1常量和变量类型 a) 常量 常量是指其值始终不变的一些量。整型、实型、双精度和复型常量是算数型常量，也为常数。 整型：默认值为4字节（其它为1，2，8字节，Compaq Visual Fortran允许在Alpha机上使用8字节整数）。4字节32位(bit)中用一位存放数值的符号，其余为数本身(用二进制表示)。第1位为O表示“正”，“1”表示“负”。由于用有限的内存单元存储一个整数，因此

主要内容：分类数据表示形式,Logistic函数数学解析,梯度上升优化方法在 《Logistic回归算法（分类问题）》一节，我们学习了 Logistic 回归算法，并且重点认识了 Logistic 函数。我们知道分类问题的预测结果是离散型数据，那么我们在程序中要如何表述这些数据呢，再者我们要如何从数学角度理解 Logistic 算法，比如它的损失函数、优化方法等。 分类数据表示形式 1) 向量形式 在机器学习中，向量形式是应用最多的形式，使用向量中的元素按顺序代表“类别

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

Math can be applied directly to variable values. 数学运算可以直接应用到变量 Example 3-5. math examples 例 3-5.数学运算的例子 {$foo+1} {$foo*$bar} {* some more complicated examples *} {$foo->bar-$bar[1]*$baz->foo-