《万科》专题

背景 Python 常用于开发高性能的科学应用。它被广泛应用于学术和科学项目中，因为它易于编写和执行。 由于它的高性能，Python 中的科学计算经常使用扩展库，通常用更快的语言编写(比如 C 语言，或者用于矩阵操作的 FORTRAN) 。主要使用的库由 NumPy ， SciPy 和 Matplotlib 。详细讨论这些库超出了 Python 最佳实践指南的范围。然而，对 Python 科学计算

1. hmmlearn概述 hmmlearn安装很简单，"pip install hmmlearn"即可完成。 hmmlearn实现了三种HMM模型类，按照观测状态是连续状态还是离散状态，可以分为两类。GaussianHMM和GMMHMM是连续观测状态的HMM模型，而MultinomialHMM是离散观测状态的模型，也是我们在HMM原理系列篇里面使用的模型。 对于MultinomialHMM的模型

首先我们来看看什么样的问题解决可以用HMM模型。使用HMM模型时我们的问题一般有这两个特征：１）我们的问题是基于序列的，比如时间序列，或者状态序列。２）我们的问题中有两类数据，一类序列数据是可以观测到的，即观测序列；而另一类数据是不能观察到的，即隐藏状态序列，简称状态序列。 有了这两个特征，那么这个问题一般可以用HMM模型来尝试解决。这样的问题在实际生活中是很多的。比如：我现在在打字写博客，我在键

1. 马尔科夫链概述 马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是晴天只依赖于昨天的天气，而和前天的天气没有任何关系。当然这么说可能有些武断，但是这样做可以大大简化模型的复杂度，因此马尔科夫链在很多时间序列模型中得到广泛的应用，比如循环神经网络RNN，隐式马尔科夫模型HMM等，当然MCMC也需要它。 如

获取线上固定科目，商家也可以直接从后台科目管理新增自定义科目 请求参数说明 参数 描述 必填 示例值 类型 最大长度 action 接口参数组 是 object └action 需要调用的接口名称 是 base_payMethod string 请求示例 { "action": { "action": "base_payMethod" } } 响应参数说明 参数 描述 必填 示例值 类型

这本书的论点是，复杂性科学是一种“新型科学”，我借鉴自 Stephen Wolfram。 2002年，Wolfram 发表了 “新科学”一文，在这里介绍了他和其他人在细胞自动机上的工作，并描述了一种用于计算系统研究的科学方法。在之后的章节中，我们会回顾 Wolfram，但是现在我打算将他的标题用于更广泛的东西。 我认为复杂性是新的，不是因为它将科学工具应用到一个新的主题，而是因为它使用不同的工具，

在本章中，我展示了上一个练习的解决方案，并分析了 Web 索引算法的性能。然后我们构建一个简单的 Web 爬虫。 15.1 基于 Redis 的索引器 在我的解决方案中，我们在 Redis 中存储两种结构： 对于每个检索词，我们有一个URLSet，它是一个 Redis 集合，包含检索词的 URL。 对于每个网址，我们有一个TermCounter，这是一个 Redis 哈希表，将每个检索词映射到它出

什么是数据科学 数据科学是通过探索，预测和推断，从大量不同的数据集中得出有用的结论。探索涉及识别信息中的规律。预测涉及使用我们所知道的信息，对我们希望知道的值作出知情的猜测。推断涉及量化我们的确定程度：我们发现的这些规律是否也出现在新的观察中？我们的预测有多准确？我们用于探索的主要工具是可视化和描述性统计，用于预测的是机器学习和优化，用于推理的是统计测试和模型。 统计学是数据科学的核心部分，因为统

连续型变量是如何做数据填补的 上一节中讲的Embarked的填补是一种离散型变量的填补方式，也就是通过统计规律来预测。那么对于连续型变量如果使用这种方法就不合适了，而应该使用某一种插值方式。比如Age这种数据，根据统计规律，假设其他人年龄多数是50岁，其他人都小于50岁，那么就预测是50岁吗？显然不对，而应该是小于50的某个值。那么如何根据统计规律来计算插值呢？我们来介绍一下mice mice就是

补全数据的纯手工方案 我们以泰坦尼克号数据集为例(不了解这个数据集请见《十八-R语言特征工程实战》)。 先重温一下这个数据集里面都有哪些字段： PassengerId,Survived,Pclass,Name,Sex,Age,SibSp,Parch,Ticket,Fare,Cabin,Embarked 分别表示： 样本编号、是否得救、乘客级别、姓名、性别、年龄、船上的兄弟姐妹数、船上的父母子女数、

1.2.4 计算思维对其他学科的影响 随着计算机在各行各业中得到广泛应用，计算思维对许多学科都产生了重要影响。下面以数学、生物学和化学为例进行简单的介绍。 数学：计算机对数学来说过去只是一个数值计算工具，用于快速、大规模的数值计算， 对数值计算方法的研究导致了计算数学的形成。后来数学家利用计算机进行代数演算，形成 了计算机代数；利用计算机研究几何问题，形成了计算几何学。数学家还利用计算机去验证 数

有这样一些，例如算法，数据结构，数学，还有其他极客范的大多数程序员知道但很少使用的东西。实践中，这种奇妙的东西太复杂了，通常是不需要的。例如，当你花费大多数时间在低效的数据库调用上时，提高算法是没有什么用的。不幸的大量编程由让系统相互交流以及使用非常简单的数据结构去构建漂亮的用户界面组成。 高科技什么时候是合适的科技？你什么时候应当打开一本书去找一些东西而非一个毫秒级算法？做这些有时候是有用的，但

欢迎阅读 Python 3+ Matplotlib 系列教程。 在本系列中，我们将涉及 Matplotlib 数据可视化模块的多个方面。 Matplotlib 能够创建多数类型的图表，如条形图，散点图，条形图，饼图，堆叠图，3D 图和地图图表。

本书的目标是教读者像计算机科学家一样思考。我喜欢计算机科学家思考问题的方式，因为他们兼备了数学、工程和其他自然科学领域研究者的一些最优秀的特点。 计算机科学家能像数学家那样，用形式化语言表达思想（尤其是计算思想）；也能像工程师那样，设计组件、合成系统并权衡各种备选方案；还能像科学家那样，观察复杂系统的行为、形成假设并进行检验。