聊聊楔缺那些事
2019新锐读会课程《牙颈部非龋性病损及牙本质过敏症》课程总结NCCL：指非龋性牙颈部病损（Noncarious cervical lesions, NCCLs）。CDH：牙颈部牙本质过敏症（Cervical dentin hypersensitivity, CDH）。一、NCCL牙医对NCCL研究
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量化投资学习笔记32——《Python机器学习应用》课程笔记06
讲有监督学习的线性回归。线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。只有一个自变量的回归称简单回归，大于一个变量的情况称多元回归。用途:预测、分析变量与因变量关系的强度。实例:对房屋尺寸与房价进行线性回归，预测房价。分析:数据可视化，观察变量是
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量化投资学习笔记31——《Python机器学习应用》课程笔记05
用分类算法进行上证指数涨跌预测。根据今天以前的150个交易日的数据，预测今日股市涨跌。
交叉验证的思想:将数据集D划分为k个大小相似的互斥子集，每个子集都尽可能保持数据分布的一致性，即从D中通过分层抽样来得到。然后，每次用k-1个子集的并集作为训练集，余下的那个子集作为测试集。这样可以获得k组训练&
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DSD的制作与临床应用
主讲陈春老师工具主要有keynote, photoshop, EZ DSD美学修复流程:拍照，美学分析设计，取模，制作蜡型，mock up，在导板指导下备牙，取模，取咬合关系，制作修复体，戴修复体。照片要求，面部其中正面微笑照用来做DSD牙列展示技巧:通过高亮突出将问题展现出来。方法，用形状覆盖照片
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量化投资学习笔记30——《Python机器学习应用》课程笔记04
有监督学习常用分类算法KNN:K近邻分类器。通过计算待分类数据点，与已知数据中所有点的距离，取距离最小的前K个点，根据”少数服从多数”的原则，将这个数据点划分为出现次数最多的那个类别。在sklearn中，使用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier创建K邻近分类器
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量化投资学习笔记29——《Python机器学习应用》课程笔记03
聚类的实际应用，图像分割。利用图像的特征将图像分割为多个不相重叠的区域。常用的方法有阈值分割，边缘分割，直方图法，特定理论(基于聚类，小波分析等)。实例:利用k-means聚类算法对图像像素点颜色进行聚类以分割图像。输出:同一聚类的点以相同颜色表示，不同聚类的像素点以不同的颜色表示。用PIL库从图片
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你会备牙吗？——现代牙医应具备的能力
新的一本书了。诞生以来变化很小的两项技术:全口义齿修复和全冠修复。全冠的牙体预备技术也是嵌体和贴面的基础。第一部分:引言带来的思考1.现代牙医应具备的能力a.要有专业知识的学习能力(与时俱进)b.要有良好的人际交往能力(人是群居动物)c.要有与患者沟通的能力(信任的基石)d.要有时刻自省的能力(进步
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《毛泽东选集》读后感
在家躲避新冠肺炎一个多月，把《毛选》读完了一遍，除了官方出版的五卷，还有网友整理的1957-1965的第六卷，和1966-1976的第七卷。另外还找了571工程纪要和80年代的官方历史决议两篇历史文献。写一下我的读后感吧。分两部分，第一部分是读毛选的收获，第二部分是对毛晚年错误的反思。一、收获1.实
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量化投资学习笔记28——《Python机器学习应用》课程笔记02
降维PCA算法及其应用主成分分析(PCA)，通常用于高维数据的探索与可视化。可以拔具有相关性的高维变量转化为线性无关的低维变量。称为主成分，能够尽可能保存原始数据的信息。几个概念方差:样本与样本均值的差的平方和的均值，用来度量一组数据的分散程度。协方差:用于度量两个变量的线性相关程度。特征向量:描述
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量化投资学习笔记20——回归分析:实操，泰坦尼克号乘客生还机会预测，逻辑回归方法。
这次尝试用逻辑回归来解决泰坦尼克号的问题。本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/28408516 和 https://www.cnblogs.com/BYRans/p/4713624.html逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 o
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