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Numpy关于数组的基本使用附上参考链接https://www.runoob.com/numpy/numpy-tutorial.htmlhttps://www.cnblogs.com/TensorSen...
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面积与房价的线性拟合sklearn的基本教程https://www.jianshu.com/p/6ada34655862sklearn官网https://scikit-learn.org/sta...
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机器学习-第十三章 半监督学习13.1 未标记样本 有标记样本有训练集Dl={(x1,y1),(x2,y2),…,(xl,yl)}，这l个样本的类别标记已知，即"有标记样本"。如田地里，老农拿来一箩筐瓜(...
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机器学习-第十二章 计算机学习理论本章是关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法提供理论保证，并根据分析结果指导算法设计。 12.1 基础知识 本章主要讨论二分类问题，故yi∈Y={...
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机器学习-第十一章 特征选择与稀疏学习11.1 子集搜索与评价 我们将属性称为特征相关特征：对当前学习任务有用的属性。无关特征：对当前学习任务无用的属性。特征选择：从给远的特征集合中选择出相关特征子集的过程。 特...
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机器学习-第十章 降维与度量学习10.1 k近邻学习(KNN) "急切学习"：在训练阶段对训练样本进行学习处理的方法。"懒惰学习"：在训练阶段仅仅是把训练样本保存起来，训练时间开销为零，待收到测试样本后再进...
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机器学习-第九章 聚类9.1 聚类任务 在无监督学习任务中，包括了密度估计、异常检测以及聚类等。其中应用最广泛的是聚类。 聚类就是对大量未知标注的数据集，按照数据的内在相似性将数据集划分为多个簇，...
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机器学习-第八章 集成学习8.1 个体与集成 集成学习是通过构建并结合多个学习器来完成任务。 集成学习的一般结构：一组"个体学习器"通过某种策略将它们结合起来。 集成学习的种类：1）同质集成个体学习器...
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机器学习-第七章 贝叶斯分类器7.1 贝叶斯决策论 1.相关概率 1）先验概率：在事情发生之前事情发生的概率。是根据以往经验和分析得到的概率。可以表示为样本空间中各类样本的占比。如：抛硬币时正面朝上的概率...
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机器学习-第六章 支持向量机(SVM)6.1 间隔与支持向量 开倍速观看视频之后，对课本所说的会更加了解。支持向量机讲解:https://www.bilibili.com/video/av77638697?p=6...
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第六章 与对象深入交往6.1 一切皆对象 实际上，许多语法如运算符、元素引用、内置函数中，其实都来自一些特殊的对象。 1.运算符 运算符+、-、* 、/、>、<、or、and都是通过特殊方法实现的...
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机器学习-第五章 神经网络5.1 神经元模型 1.神经网络 神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 2.神经元模型 神经...
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第四章 朝思暮想是对象4.1 轻松看对象 1.面向对象 关于面向对象的解释：https://www.jianshu.com/p/7a5b0043b035如果你看完了上面的链接，也就会明白，我刚刚直...
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第三章 过程大于结果3.1 懒人炒菜机 1. 函数是什么 函数，英文Function，顾名思义函数就是一种功能，简写 f，将输入的东西变为另一种输出 。比如，人本来是没穿衣服的，衣服可以让人改变...
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机器学习-第四章 决策树4.1 基本流程 1.决策树的基本结构 1）根结点：相当于树的根2）内部结点(决策结点)：相当于树的枝干3）叶结点 (结果结点)：相当于树的叶子 2.决策树的基本流程 决策树...
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机器学习-第三章 线性模拟3.1 基本形式 3.2 线性回归 设属性x若x是连续属性，则x直接取连续值，如，房价、身高。若x是离散属性：其中若x的值存在着顺序关系，那么我们可以将x的取值连续化，如属性...
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