摘要： 目前，机器学习的方法主要有三种：监督学习、半监督学习和无监督学习。监督学习是利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使其达到所要求性能的过程。白话一点，就是根据已知的，推断未知的。代表方法有：Nave Bayes、SVM、决策树、KNN、神经网络以及Logistic分析等； 半监督方法主要考虑如何利 阅读全文

摘要： 1.单词 ：要你命3000+verbal advantage+自己错题的部分（从头至尾的基础，不能落下超过4天不过单词。虽然背到最后真的有想吐的感觉还是咽回去继续背下去。 ） 我在背3000的时候喜欢把单词总结到小本上，这种方法对我有巨大帮助，因为我每写一个词到本上就在Merriam Webster 阅读全文

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摘要： 无尺度网络[编辑] 维基百科，自由的百科全书 （重定向自无标度网络） 图1.有1000个节点的BA模型网络。 在网络理论中，无尺度网络（或称无标度网络）是带有一类特性的复杂网络，其典型特征是在网络中的大部分节点只和很少节点连接，而有极少的节点与非常多的节点连接。这种关键的节点（称为“枢纽”或“集散节 阅读全文

摘要： 易辛模型 维基百科，自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%98%93%E8%BE%9B%E6%A8%A1%E5%9E%8B 易辛模型(Ising model，(/ˈaɪsɪŋ/; 德语：[ˈiːzɪŋ])，是一个以物理学家恩斯特·易辛为名的数学模型，用于 阅读全文

摘要： # Chapter 2 Lab: Introduction to R # Basic Commands x .5]="Up" table(glm.pred,Direction) (507+145)/1250 mean(glm.pred==Direction) train=(Year.5]="Up" table(glm.pred,Direction.2005) mean(glm.pred==Di... 阅读全文

摘要： 复杂网络[编辑] 维基百科，自由的百科全书 随机生成的BA模型复杂网络。 在网络理论的研究中，复杂网络是由数量巨大的节点和节点之间错综复杂的关系共同构成的网络结构。用数学的语言来说，就是一个有着足够复杂的拓扑结构特征的图。复杂网络具有简单网络，如晶格网络、随机图等结构所不具备的特性，而这些特性往往出 阅读全文

摘要： 度分布[编辑] 维基百科，自由的百科全书 英文维基条目网络的度分布。将每个条目看成顶点，超链接看成边，则对应的出度/入度的分布如图所示。 度分布是图论和网络理论中的概念。一个图（或网络）由一些顶点（节点）和连接它们的边（连结）构成。每个顶点（节点）连出的所有边（连结）的数量就是这个顶点（节点）的度。 阅读全文