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机器学习算法是计算机科学和人工智能领域的关键组成部分，它们用于从数据中学习模式并作出预测或做出决策。本文将为大家介绍十大经典机器学习算法，其中包括了线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树等算法，每种算法都在特定的领域发挥着巨大的价

        逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是一种机器学习算法，属于分类和预测算法中的一种，主要用于解决二分类问题。逻辑回归通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的特征属性，

是一种语法结构，将实现某一个功能的代码块封装到一个结构中，从而实现代码的重复利用 （与C++/Java很类似，区别在于没有数据类型，因为php是弱类型语言） function 函数名(参数){         //函数体         return 返回值; } 下图展示了一个实现加法功能的函数   由字母、数

0.1 学习视频源于：b站：刘二大人《PyTorch深度学习实践》 0.2 本章内容为自主学习总结内容，若有错误欢迎指正！ 1 线性模型 1.1 通过简单的线性模型来举例：   1.2 如图，简单的一个权重的线性模型，首先通过随机取w的值来找到与true line重合的w，其中通过MSE来判断w取值是否

1.进程间通信概述 UNIX系统IPC是各种进程通信方式的统称。 2.管道通信原理 特点： 1.它是半双工的（即数据只能在一个方向上流动），具有固定的读端和写端。 2.它只能用于具有亲缘关系的进程之间通信（也是父子进程或者兄弟进程之间）。 3.它可以看成是一种特殊文件，对

        最近，在了解机器学习相关的数学知识，包括线性代数和概率论的知识，今天，回顾了概率论的知识，贴上几张其他博客的关于概率论的图片，记录学习过程。                            

目录 第1关：什么是决策树 第2关：信息熵与信息增益 第3关：使用ID3算法构建决策树 第4关：信息增益率 第5关：基尼系数 第6关：预剪枝与后剪枝 第7关：鸢尾花识别 第1关：什么是决策树 1、下列说法正确的是？（AB） A 、训练决策树的过程就是构建决策树的过程 B 、ID3算法

1、html的基本结构 a.首先是注释信息，在html中使用!--xxx--这样的方式来进行注释 b.DOCTYPE，这是告诉浏览器所使用规范，一般可以不加这个，因为现在的浏览器默认所使用的规范为html c.head标签，表示网页的头部，其中会放入其他标签 d.meta标签，这是一个描述性的标签，它会描

目录 1. 什么是HTML？ 2. HTML专业的开发工具有哪些？ 3. 是谁制定了HTML? 4. HTML的简单特性 5.  基本标签的介绍  6. 表格 7. 表格中单元格的合并 8. 背景颜色和背景图片 9. 图片 10. 超链接  11.列表  12. Form表单*** 答：HTML即Hyper Text Markup language,超文本标记语言，有大量标签对组成。

2. 01背包问题 - AcWing题库 记忆化搜索  这里补个图，DFS是自顶向下推的 dp的递推是从下往上 用一维数组代替二维数组  进一步优化 这里m从m走到0，的原因是只让每个物品最多拿一次。 如果正序枚举体积，就会让物品被拿多次，从而违反规则， 但完全背包不用考虑这个问题，

state作用 保留当前key的历史状态。 state用法 ListStateInteger vipList = getRuntimeContext().getListState(new ListStateDescriptorInteger(\\\"vipList\\\", TypeInformation.of(Integer.class))); 有valueState listState mapstate 。冒失没有setstate state案例 比如起点的小说不能被下载。别人只能通过截屏，提取文字的方式盗版小

只有不断的学习，才能不被淘汰，但学习能力有高有低，要怎么做才能高效学习呢？有一些方法可以参考下《学习力》上提到三大学习策略： 1. 功利性学习，从实际出发，学习后立马用，定问题，定范围，实际用； 2. 搭框架学习，构建学习体系，整体性，调整性，转换性，

1、GO学习之Hello World 2、GO学习之入门语法 3、GO学习之切片操作 4、GO学习之 Map 操作 5、GO学习之 结构体 操作 6、GO学习之 通道(Channel) 7、GO学习之 多线程(goroutine) 8、GO学习之 函数(Function) 9、GO学习之 接口(Interface) 10、GO学习之 网络通信(Net/Http) 11、GO学习之 微框架(Gin) 12、GO学习

回归是机器学习中最常见的任务之一，回归（regression）问题预测的是一个连续值，而不是离散标签，比如根据气象数据预测明日气温，或者根据房地产数据估算房价（标量回归问题）。 接下来就以回归问题最经典的波士顿房价为例，了解标量回归问题的基本配置。当然主要