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本文转载至链接：https://blog.csdn.net/u010899985/article/details/80981053 一、AVL树(平衡二叉树) (1)简介 AVL树是带有平衡条件的二叉查找树，一般是用平衡因子差值判断是否平衡并通过旋转来实现平衡，左右子树高度差不超过1，和红黑树相比， 阅读全文
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引自：https://www.cnblogs.com/lvjincheng/p/11361461.html 题目1-10 如何在半径为1的圆中随机选取一点？ 一根木棒，截成三截，组成三角形的概率是多少？ 抛一个六面的色子，连续抛直到抛到6为止，问期望的抛的次数是多少。 一个木桶里面有M个白球，每分钟 阅读全文
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引自：https://blog.csdn.net/qq_39322743/article/details/79700863 1、Http和Https的区别 Http协议运行在TCP之上，明文传输，客户端与服务器端都无法验证对方的身份；Https是身披SSL(Secure Socket Layer)外 阅读全文
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引自：https://www.cnblogs.com/yasheng/p/12617192.html 引自：https://blog.csdn.net/pcwl1206/article/details/89221550 引自：https://blog.csdn.net/iteye_20659/art 阅读全文
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引自：https://blog.csdn.net/luoxuexiong/article/details/90412213 Adam优化算法是一种对随机梯度下降法的扩展，最近在计算机视觉和自然语言处理中广泛应用于深度学习应用。在引入该算法时，OpenAI的Diederik Kingma和多伦多大学的 阅读全文
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1、非监督学习主要包括两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。聚类是通过多次迭代来找到数据的最优的分割，特征变量关联则是利用各种相关性分析方法来找到变量之间的关系。 分类：类别已知 聚类：是在不知道不知道类别标签的情况下，通过数据之间的内在关系，把样本分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同 阅读全文
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引自：https://www.cnblogs.com/zhoubindut/p/12142186.html 上篇文章中，我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述，包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。不了解的童鞋可以看一下补补课,机器学习系列（一）——基础概念及分类。分类和回归问题作为典型的机器学 阅读全文
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1、常见的降维的方法有：主成分分析，线性判别分析，等距映射，局部线性插入，拉不拉斯特征映射，局部保留投影。 一、PCA: 2、:主成分分析法，最经典的降维的方法，是一种线性，非监督，全局的降维方法。 最大方差理论： 3、PCA旨在找到数据中的主成分，用这些主成分表征原始数据，达到降维的目的。信号具有 阅读全文
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深度学习中常用的优化器简介 引自：https://www.cnblogs.com/crackpotisback/p/9921931.html 阅读全文