完善的机器学习：笔记，练习和Jupyter笔记本 在下面，您将找到补充第二版《机器学习精炼》（剑桥大学出版社出版）的一系列资源。 目录 小部件样本和我们的教学法 我们相信，只有对以下三个问题中的每一个回答都是肯定的，才能精通某种机器学习概念/主题。 Intuition你能用一个简单的图景描述这个想法吗？ Mathematical derivation您可以用数学符号表达直觉并推导基础模型/成本函数吗？ Implementation您可以在不使用高级库的情况下使用Python这样的编程语言对派生代码进行编码吗？ Intuition comes first. 直观的飞跃先于知识的飞跃，因此，我们在书中包括了300多种彩色插图，这些彩色插图经过精心设计，可以直观地掌握技术概念。 这些插图中的许多是动画的快照，这些动画显示了某些算法的收敛性，某些模型从不完全拟合到过度拟合的演变等。可以使用动画（与静态图形相对）来最好地说明和理解此类概念。 您可以在此存储库中找到大量这样的动画-您也可以通过这些注释的原始Jupyter笔记本版本来修改自己。 这里只是几个例子： 交叉验证（回归）

Matlab 求解偏微分的代码教学大纲 经典的多重网格方法 课程： 导师：马克·亚当斯， 需要帮忙？ 浏览并创建 工作时间： 获得一对一帮助，或安排见面时间 课程说明 这是多网格方法的研究生水平，面向计算科学领域的广大读者。 介绍了一些分析，但没有介绍由 彻底涵盖的高级多重网格理论。 假设学生具备分析、偏微分方程和数值方法的基本知识，以及一些编程经验。 我们使用 Python 进行编程作业，使用托管于 的 Git 进行代码和文档管理。 这个粗略介绍了现代软件工程中的一些思想，例如分布式存储库和协作。 多重网格课程系列概述 经典的多重网格方法快速无矩阵几何多重网格、算法和椭圆和双曲线问题的应用 代数多重网格方法和专题用于椭圆问题的灵活、无网格、存储矩阵多重网格 当代多重网格方法：新兴架构、超大规模和现代软件工程具有结构化/非结构化网格细化的混合几何/代数多重网格，在新兴架构上，推进科学计算便携式可扩展工具包 (PETSc) 中的科学软件工程，并将其应用于磁流体动力学。 先决条件 数值分析课程（MSE XXX 或同等学历） 课堂上的笔记本电脑，用于练习等。 这些不会由讲师强制执行，但如果没

陈老教授的教科书电子版。并行计算---结构·算法·编程_陈国良.pdf

A fall into the pit, a gain in your wit. 吃一堑，长一智。 A bosom friend afar brings distant land near. 海内存知己，天涯若比邻。 A bad workman quarrels with his tools 拙匠常怨工具差。 Actions speak louder than words. 事实胜于雄辩。 Advice when most needed is least heeded. 忠言逆耳。 Avoid a questioner, for he is also a tattler. 好问是非者，恰是是非之人。 After rain comes the sunshine. 苦尽甘来。 A friend in need is a friend indeed. 患难见真交。 A dog's mouth emits no ivory. 狗嘴里吐不出象牙。

地理信息系统专业的一本学术研究型教科书_评_数字高程模型及地学分析的原理与方法

分析神经时间序列 2021年1月更新：我将清理现有文件，更新为python3，并在有时间的时候完成其余章节。 要求：Python> = 3.6，numpy> = 1.15，scipy> = 1.5，matplotlib> = 3.2，scikit-image> = 0.17 分析神经时间序列（2012）的Python（Jupyter笔记本）实现。 迈克·科恩（Mike Cohen）撰写的《分析神经时间序列》是一本很棒的书，专为处理连续神经数据的神经科学家撰写。 尽管看起来这本书主要是为脑电图分析而写的，但我发现书中的主题很容易翻译成需要连续数据信号处理的任何领域。 每章介绍一种新技术，重点放在概念而不是严格的数学上，甚至在每章末尾都有摘要，并在本文的“方法”部分中介绍了如何描述分析的技巧。 如果有什么问题，请告诉我。 去做： 第6章清理 第9章清理 第10章清理 第11章清

双线性变换法中预畸变概念，没看懂教科书的同学来看看吧！

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这本书是博弈论的入门。 具备最低数学知识并且没有博弈论先验知识的任何人都可以使用，但它也很严格，并包含一些证明。

Gauss 或计量经济学教科书中其他地方的等效“vech”函数，尤其是 Lutkepohl (2005) 和 Kilian & Lutkepohl (2017) SVAR。 它仅返回对角线上和下方的元素，然后逐列堆叠。 社区中有另一个函数“vechmd”处理 3 维或 4 维矩阵，但我认为它应该是原始的，以便于编码 VAR/SVAR 估计。