读书 | 弗洛姆 - 爱的艺术

弗洛姆认为爱是一种富有创造性的能力,人们本可以学会去爱。

Machine Learning in Action Chapter07 Improving classification with the AdaBoost meta-algorithm

元算法(meta-algorithm):当做重要决定时,大家可能都会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。

元算法是对其他算法进行组合的一种方式。

所有分类器都会遇到的一个通用问题:非均衡分类问题。

Machine Learning in Action Chapter05 Logistic regression

一般过程:

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(1) 收集数据:采用任意方法收集数据。  
(2) 准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型。另外,结构化数据 格式则最佳。
(3) 分析数据:采用任意方法对数据进行分析。
(4) 训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数。
(5) 测试算法:一旦训练步骤完成,分类将会很快。
(6) 使用算法:首先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值; 接着,基于训练好的回归系数就可以对这些数值进行简单的回归计算,判定它们属于 哪个类别;在这之后,我们就可以在输出的类别上做一些其他分析工作。

Machine Learning in Action Chapter04 Classifying with probability theory: naive Bayes

基于贝叶斯决策理论的分类方法

朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分。

  • 优点:在数据较小的情况下,仍然有效,可以处理多类别问题
  • 缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感
  • 使用数据类型:标称型数据

Machine Learning in Action Chapter03 Splitting datasets one feature at a time: decision trees

决策树的构造

分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。结点有两种类型:内部结点(internal node)和叶结点(leaf node)。内部结点表示一个特征或属性(features),叶结点表示一个类(labels)。

用决策树对需要测试的实例进行分类:从根节点开始,对实例的某一特征进行测试,根据测试结果,将实例分配到其子结点;这时,每一个子结点对应着该特征的一个取值。如此递归地对实例进行测试并分配,直至达到叶结点。最后将实例分配到叶结点的类中。

Machine Learning in Action Chapter02 Classifying with k-Nearest Neighbors

KNN 概述

KNN 算法是测量不同特征之间的距离来进行分类的算法。

  • 优点:精度高,对异常值不敏感,无数据输入假定
  • 缺点:计算复杂度高,空间复杂度高
  • 使用数据范围:数值型和标称型

快乐到底是个什么东西?

本文三个目的:

  1. 分清多巴胺的作用、如何认识到自己的快乐,利用多巴胺奖励自己?
  2. 人生的三种驱动模式:欲望驱动、恐惧驱动与创造驱动分别是什么?
  3. 人类更高级的存在形式是不是消灭情绪的?

Mastering Bitcoin Chapter06 交易

6.1 简介

比特币交易是比特币系统中最重要的部分。系统中任何其他的部分都是为了确保比特币交易可以被生成、能在比特币网络中得以传播和通过验证,并最终添加入全球比特币交易总账簿(比特币区块链)。

6.2 交易细节

6.2.1 交易-幕后细节

事实上,我们在各种比特币应用程序用户界面中看到的大多数高级结构实际上并不存在于比特币系统中。

用 Bitcoin Core 的命令行界面(getrawtransaction 和 decodeawtransaction)来检索 Alice 的“原始”交易,对其进行解码,并查看它包含的内容。 结果如下:

Mastering Bitcoin Chapter05 钱包

5.1 钱包技术概述

比特币钱包中只有钥匙,没有比特币。“钱币”被记录在比特币网络的区块链中。有两种主要类型的钱包,区别在于它们包含的多个密钥是否相互关联。

  • 非确定性钱包(nondeterministic wallet),其中每个密钥都是从随机数独立生成的。密钥彼此无关。这种钱包也被称为“Just a Bunch Of Keys(一堆密钥)”,简称JBOK钱包。

  • 确定性钱包(deterministic wallet),所有的密钥都是从一个主密钥派生出来,这个主密钥即为种子(seed)。该类型钱包中所有密钥都相互关联,如果有原始种子,则可以再次生成全部密钥。确定性钱包中使用了许多不同的密钥推导方法。最常用的推导方法是使用树状结构,称为分级确定性钱包或 HD 钱包。

Mastering Bitcoin Chapter04 密钥和地址

在本章中,我们将介绍一些在比特币中用来控制资金的所有权的密码学,包括密钥,地址和钱包。

4.1简介

比特币的所有权是通过数字密钥、比特币地址和数字签名来确定的。

数字密钥由用户生成存储在一个叫做钱包的文件或简单的数据库中,完全独立于比特币协议。

只有有效的密钥才能产生有效的数字签名,因此拥有密钥副本就拥有了对该帐户的比特币的控制权。用于支出资金的数字签名也称为见证(witness)。

密钥是成对出现的,由一个私钥和一个公钥所组成。

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