本节实现的是在图片上模拟机上椒盐噪声，主要过程如下。
打开一个图片
产生随机坐标
加上“椒盐”
显示加噪图片
实现过程
引用
这里我们需要引用cv2和numpy，cv2不言而喻，而NumPy是Python语言的一个扩充程序库。支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
python
import cv2
import numpy
打开图片
cv2库里的函数imread()用来读取图片，imshow()可用于显示图片，此外imwrite可以用来写图片，即保存图片。这里把显示图片的窗口指定为“Image”。
python
img = cv2.imread("test.png")
加
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数据可视化
一、概述
1. 为什么要进行可视化
人肉眼对图像更敏感
将数据之间的复杂关系通过更清晰的方式展现出来
……
2. 涉及到的领域
数学，统计
交互设计
物理（力场图）
地理（GIS）
心理学
编程
……
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最后两周懒得做笔记了，一张张截图好费时间。已经把pdf，ipython notebook，data都上传到github，ipython notebook还转换成了markdown文件方便阅读。
Github Repo
华盛顿大学的这门公开课真的很棒，很照顾新手，把用到的数学符号都解释了，同时又不会太水。比起约翰霍普金斯的数据科学偏向理论，后者的回归模型主要讲的怎么用，而这门则是深入讲解回归模型的参数如何得来，还有各种问题以及对应的解决方案。
关键词：
Close-form solution
gradient descent
ridge regression
lasso re
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分析：《具体数学》第一章有个类似的问题：n条直线最多可以把一个平面分成多少块？如果n条直线把平面分成了m块，那么再加一条直线最多新增n个交点，这n个交点把新的直线分成了n+1段，每一段都把原来的一块区域分成了2块，也就是说新增了n+1块区域。由此有递推公式：
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