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矩阵的迹概念        矩阵的迹 就是 矩阵的主对角线上所有元素的和。        矩阵A的迹，记作tr(A)，可知tra(A)=∑aii，1<=i<=n。定理：tr(AB) = tr(BA)证明定理：tr(ABC) = tr(CAB) = tr(BCA)    这个是tr(AB)=tr(BA)的推广定理，很容易证明。    根据定理tr(AB)=tr(BA)可知

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sigmoid函数的数学公式                sigmoid函数的因变量x取值范围是-∞到+∞，(-∞，+∞)，但是sigmoid函数的值域是(0, 1)。不管x取什么值其对应的sigmoid函数值一定会落到(0,1)范围内~~~漂亮的logistic 曲线sigmoid函数对应的图形就是logistic曲线，logistic曲线对应的函数就是sigmoid函数。下面我们用通过spy

最大似然估计简介最大似然估计是一种统计方法，通过最大似然估计可以求一个样本集的概率密度函数的分布参数θ，从而求出样本集对应分布的概率密度函数。举例子来理解的话就是：已知：一个概率分布D已知：概率分布D的一个样本集X，样本集大小为n已知：次概率分布D的概率密度函数f=f(x; θ)，其中θ是一个分布参数，θ未知~           （分布参数不懂得请百度百科~，分布参数有起码3种类型）那么问题来了

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doc汇总：https://docs.scipy.org/doc/scipy模块：https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/py-modindex.html调试器：http://scipy.github.io/devdocs/hacking.html方法1）sklearn.datasets.make_blobs2）(end)...

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