用Python实现简单的区块链（二）
继续上一篇文章的内容，我们已经有一个可以证实的区块链了，但是现在链中只保存着一些无用的信息，这篇文章中我们将会实现简单的钱包（wallet）和交易（transaction），用交易来替换这些数据，创建一个非常简单的加密货币：“NoobCoin”。
创建Wallet
在加密货币中，币的所有权在区块链上
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支持向量机
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支持向量机是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题。
支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型：
当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化（h
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决策树
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分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构，决策树由结点和有向边组成，结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。
用决策树分类，从根结点开始，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
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卷积神经网络
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关于卷积神经网络的原理这篇文章先不做介绍，推荐机器视角：长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构和卷积：如何成为一个很厉害的神经网络这两篇文章，这里记录一下PyTorch对卷积神经网络的实现。
代码清单 model.py 123456789101112131415161718192021222324imp
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神经网络
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当构建神经网络时，我们经常想把计算分配到各个layer，一些可学习参数(learnable parameter)在学习的过程中会被优化。在PyTorch中nn包提供了计算图(computational graph)的高级抽象，nn包定义了一系列Module，和神经网络的layer大致相同，Modul
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前向传播和反向传播
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之前听过前向传播和反向传播，也看到项目中有这两个步骤，但是不知道具体是干什么的，在看PyTorch官方教程的时候看到一个用numpy实现的2层神经网络，里面实现了前向传播和反向传播，这里记录一下，同时也记录一下我的PyTorch学习过程。
Numpy
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朴素贝叶斯
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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，所以在学习朴素贝叶斯之前先了解一下贝叶斯决策理论。
假设我们有一个数据集，由两类数据组成：
假设已知图中两类数据的统计参数。我们现在用p1(x, y)表示数据点(x, y)属于类别1的概率，用p2(x, y)表示数据点(x, y)数
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Logistic回归
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我们需要一个函数能接受所有的输入然后预测出类别，例如在两个类的情况下，这个函数输出0或1。单位阶跃函数具有这种性质，然而它的问题在于在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，这个瞬间跳跃过程有时很难处理。幸好另一个函数也有类似性质，且数学上更易处理，这就是sigmoid函数。
sigmoid函数
sigmoid函
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k-近邻算法
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最近一直在做机器学习相关的工作，但是对机器学习的基础还没有什么太好的掌握，所以打算从头开始学习一些基本的算法，太深入的数学原理先不深究，需要用到时再补吧（说得跟真的一样）。
\(k\)-近邻算法，它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集
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用Python实现简单的区块链（一）
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这篇文章用python实现一下区块链的基本概念，主要目的是凑热闹学习区块链相关知识，没有太大实际用途。
创建区块链
区块链就是许多区块的链表，区块链里的每个链表都有自己的签名，包含前一个区块的数字签名和一些数据（例如交易）。
每个区块有前一个区块的hash，也有自己的hash，自己的hash包含了
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