08 2020 档案
摘要：机器学习是从数据中自动分析获是规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 利用好现成的框架技术。 常使用TensorFlow框架 推荐阅读以下书籍。 机器学习 首先最基础的要有”数据“。 数据类型 离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，又称计数据，所有这些数据全部都是整数，且不可再细分
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摘要：训练需要一段时间，出现下图字样，则代表训练完成。 注意[2,4]为数据中不存在的数值，进行预测.
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摘要：  : #计算进位 carry=tmp//10,代表当前位相加是否产生进位 #添加当前位 计算tmp=n1+n2+carry，并与当前位tmp%10添加至res头部; #索引溢出处理：当指针i或j走到数字首部后，给n1,n2赋值为0，相当于num1,
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摘要：位运算符有哪些，实现是什么: & 位与运算符，都为真时才真 | 位或运算符，有一个为真时则真 ^ 位异或运算符，不同时为真时则真 ~ 位反运算符，取反 << 位左移运算符，向左移动N位 >>--位右移运算符，向右移动N位 上面这些是针对二进制来运算，针对加法运算，我们需要知道俩件事情: 1、俩个数对
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摘要：转载:https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/9060989.html https://www.cnblogs.com/wongbingming/p/9085268.html
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摘要：第一步：读取三个表数据（用户表、评分表、电影表） mnames=['MovieID','Title','Genres'] user_data = pd.read_table(r".\datas\movielens-1m\users.dat", sep='::', header=None, names
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