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python从入门到大神 3、浮光掠影python3语法 一、总结 一句话总结： 1、python3中单引号和双引号的区别是什么？ 2、python3中字符串的截取的语法格式是怎样的？ 3、python3中等待用户输入语法是怎么样的？ 4、python3中Print 输出如何实现不换行？ 5、pyt 阅读全文
posted @ 2019-06-05 23:20
范仁义
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秦曾昌人工智能课程 7、决策树集成学习Tree Ensembles 一、总结 一句话总结： 1、CART是什么？ 2、决策树模型的本质是什么？ 3、我们如何用决策树去做预测？ 4、CART tree 分割的一个例子？ |||-begin |||-end 5、CART tree的本质是什么？ 6、如何 阅读全文
posted @ 2019-06-05 14:30
范仁义
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秒懂机器学习 k-近邻算法实战 一、总结 一句话总结： 1、k临近算法怎么解决实际问题？ 2、k临近算法怎么做垃圾邮件分类？ 3、k临近算法做垃圾邮件分类和朴素贝叶斯做垃圾邮件分类的区别是什么？ 4、k临近算法解决实际问题的步骤？ 二、Python3《机器学习实战》学习笔记（一）：k-近邻算法(史诗 阅读全文
posted @ 2019-06-05 11:09
范仁义
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秒懂机器学习 分类回归树CART 一、总结 一句话总结： 1、CART（ Classification And Regression Tree）算法是什么？ 2、CART（ Classification And Regression Tree）算法的实质是什么？ CART算法是一种二分递归分割技术， 阅读全文
posted @ 2019-06-05 07:58
范仁义
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秒懂机器学习 朴素贝叶斯 一、总结 一句话总结： 1、朴素贝叶斯分类算法 和 KNN分类算法和决策树分类算法 在最终结果上面的区别是什么？ 2、条件概率公式是什么？ 3、如何使用条件概率进行分类？ 4、p(x,y|c1)的条件概率所表示的含义是什么？ 5、p(c1|x,y)所要表达的含义是什么？ 6 阅读全文
posted @ 2019-06-05 07:56
范仁义
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秒懂机器学习 k临近算法（KNN） 一、总结 一句话总结： 1、KNN（K-Nearest Neighbor）算法的工作原理是什么？ 存在一个样本数据集合，也称为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后，将新数据中的每个特征与样 阅读全文
posted @ 2019-06-05 07:54
范仁义
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秒懂机器学习 机器学习无法逃避的梯度下降法 一、总结 一句话总结： 1、导数的几何意义是什么？ 2、复合函数（比如z=f[u(x,y),v(x,y)]）的偏导数的链式求导法则是怎样的？ 3、偏导数的几何意义是什么？ 4、梯度的定义是什么？ 5、梯度是向量还是标量？ 6、多元函数中的梯度分别为什么？ 阅读全文
posted @ 2019-06-05 07:46
范仁义
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秒懂机器学习 当机器学习遇上决策树.... 一、总结 一句话总结： 1、决策树（Decision Tree）中的各个节点表示什么意思？ 决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每一个树节点表示一个属性上的测试，每一个分支代表一个属性的输出，每一个树叶节点代 表一个类或者类的分布，树的最顶层是树的根节点 阅读全文
posted @ 2019-06-05 07:37
范仁义
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秒懂神经网络 真·模拟退火算法 一、总结 一句话总结： 1、模拟退火算法 是什么？ 2、物理中什么是退火？ 在热力学上，退火（annealing）现象指物体逐渐降温的物理现象，温度愈低，物体的能量状态会低；够低后，液体开始冷凝与结晶，在结晶状态时，系统的能量状态最低。大自然在缓慢降温（亦即，退火）时 阅读全文
posted @ 2019-06-05 07:22
范仁义
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秒懂机器学习 总纲：机器学习有哪些算法 一、总结 一句话总结： 1、机器学习的分类问题适合用哪些算法？ 2、机器学习的回归问题适合用哪些算法？ 3、机器学习的非监督学习-聚类适合用哪些算法？ 二、机器学习算法有哪些？ 参考：机器学习算法有哪些？https://blog.csdn.net/fengyi 阅读全文
posted @ 2019-06-05 06:58
范仁义
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秒懂神经网络 你还不懂遗传算法？？？？ 一、总结 一句话总结： 1、遗传算法的本质是什么？ 遗传算法，核心是达尔文优胜劣汰适者生存的进化理论的思想。 2、遗传算法（通过模拟生物中的选择、交配、突变来实现优胜劣汰来找到最优解）应用实例？ 3、遗传算法的核心是什么？ 4、遗传算法三个基本操作分别是什么？ 阅读全文
posted @ 2019-06-05 06:35
范仁义
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秒懂神经网络 BP神经网络具体应用不能说的秘密 一、总结 一句话总结： 1、BP神经网络是什么？ BP网络（Back-ProPagation Network）又称反向传播神经网络， 通过样本数据的训练，不断修正网络权值和阈值使误差函数沿负梯度方向下降，逼近期望输出。它是一种应用较为广泛的神经网络模型 阅读全文
posted @ 2019-06-05 06:20
范仁义
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