摘要：1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 机器学习主要分为这四大类： 回归与分类的区别： 线性回归定义：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 回归预测其实就是找到一个权重乘与特征值再加上回归系数。y=w 阅读全文

摘要：1. 应用K-means算法进行图片压缩 读取一张图片 观察图片文件大小，占内存大小，图片数据结构，线性化 用kmeans对图片像素颜色进行聚类 获取每个像素的颜色类别，每个类别的颜色 压缩图片生成：以聚类中收替代原像素颜色，还原为二维 观察压缩图片的文件大小，占内存大小 from sklearn. 阅读全文

摘要：P2 概率论与贝叶斯先验 概率公式(24:00)： 贝叶斯公式（29:00）： 指数分布(49:00)： 总结各个分布： P3 矩阵和线性代数 SVD（4:00） 2）用自己的话总结“梯度”，“梯度下降”和“贝叶斯定理”，可以word编辑，可做思维导图，可以手写拍照，要求言简意赅、排版整洁。 梯度: 阅读全文

摘要：1.PyCharm编程环境 2.笔记 机器学习可以解决什么？ 给定数据的预测问题 数据清洗/特征选择 确定算法模型/参数优化 结果预测 不能解决问题? 大数据存储/并行计算 做一个机器人 3.什么是机器学习，有哪些分类？ 机器学习是由前面的普通算法演化而的来。通过自动地从提供的数据中学习，它会让我们 阅读全文