根据Andrew wu 机器学习的监督学习的第一部分总结 0x01 引言机器学习的定义： 对于某类任务task和性能度量performance，如果一个计算机程序在task上以performance衡量的性能随着经验experience而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从experience中学习 机器学习的方法在不同领域中以不同的方式逐渐发展到共通的状态，从统计学习中从特殊到一般的inf

✈️ 任何错误联系📮：[email protected] 书籍的相关基本信息如下👇，我所读的版本的出版年份2009.06，从时间上来看里面的内容相对比较传统， 机器学习导论（原书第2版）book.douban.com/subject/25881740/ 从中也可以看出作者对于机器学习的一些理解，作者从监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、

✈️ 讨论机器学习在统计学、模式识别、神经网络、人工智能、信号处理等不同领域的应用，主要内容包括监督学习、贝叶斯决策理论、参数方法、多元方法、维度规约、非参数方法、决策树、线性判别式、多层感知器、隐马尔可夫、组合多学习期以及增强学习等 https://book.douban.com/subject/25881740/book.douban.com/subject/25881740/ [机器学

一下是原文地址 ，仅翻译其中的英文部分，供参考，这是目录 如何正确地撸《算法导论》？1562 赞同 · 43 评论回答 第一章 作为兴趣阅读，可以跳过 第二章 2.1 insertion sort ，这是最基础的内容，实际上最好可以了解所有主要的排序算法 2.2 Analysis of Algorithms 除了导言部分都需要知道 2.3 Designing Algorithms 包含merge

用户指南 这份辅导指南包括最基本的使用方法和最好的训练帮助你开始使用matplotlib 12import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np 入门例子Matplotlib将你的图片在FIgure中绘制：包括一个或多个Axes（坐标轴，包括x-y坐标、极坐标、3D坐标） 最简单的是利用pyplot.subplots来创建一个包含坐标轴Axes

2020款iPad pro昨天上线，相比较2018款iPad Pro的主要提升有： A12X处理器升级A12Z 后置摄像头的升级 增加探测雷达 支持更多WiFi频段（WiFi-6？） 官网上参数对比 由于个人是学生，对于摄像头的要求仅仅是用来拍ppt，一般拍照没有太大需求（但是相信Apple的硬件和算法，前几天A12X加持下的人像模式惊到我了）。 下面我想说明一下个人用iPad Pro 11

Abstract从一个工科生的角度，在使用三个月的M1版本的MacBook air同之前的y7000的使用做出对比，得出需求中的日常部分可以提高使用体验，在专业需求中可能会无法满足特殊需求，但是具有自己的差异性优势。 目录： 自身背景和所持硬件、之前y7000的软件配置 MacBook air的使用体验 刚刚使用，外观篇 初步体验，浅度使用（自带软件的思考） 深度使用，mac的优点和不足 one

预测与决策分析分为： 时间序列预测方法、灰色预测方法 随机性决策分析方法、多目标决策 而层次分析法（AHP）属于多目标决策中的一种具体方法。 日常生活中经常会遇到多种方案的选择，假如我要购买一款手机，市面可以选择的N款手机，而手机的参数共有M个，这就需要综合这N种手机的M中参数优劣来选择，同时这些参数之间的比较无法简单定量地来表达，这个时候就需要将半定性、半定量问题转化呈定量计算问题 算法

模拟退火的计算过程分为： 对于模型求解最小值或者最大值，首先得建立一个函数关系式，然后在定义域范围内随机生成一个初始解x0 在初始解附近生成另外一个解x_new，并保证新解也要在定义域内部 确定什么情况下新解可以替代旧解 重复上述过程N次，得到最优解 其中第三点是算法的关键，一般情况下都会用大值取代小值，即“爬山法”。这种情况带来的坏处就是视野狭窄，可能爬到一个小山坡上，无法达到最高峰。而模拟

模拟退火的计算过程分为 对于模型求解最小值或者最大值，首先得建立一个函数关系式，然后在定义域范围内随机生成一个初始解x0 在初始解附近生成另外一个解x_new,并保证新解也要在定义域内部 确定什么情况下新解可以替代旧解 重复上述过程N次，得到最优解 单元TSP问题描述 一个旅行商必须访问n个城市，这个城市是个完全图，旅行商需要恰好访问所有城市一次，并且回到最终的城市，城市与城市之间有一个旅行费用