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摘要： 1.决策树是一种监督学习方法，既可以处理分类问题，也可以处理回归问题，甚至包括多输出（multioutput）任务. 2.熵泛指某些物质系统状态的一种量度，某些物质系统状态可能出现的程度。在信息论与概率统计中，熵（entropy）是表示随机变量不确定性的变量。熵越大随机变量的不确定性越强，那么从特征 阅读全文

摘要： 1.无监督学习还可以减少数据特征的维度，以便我们可以使用二维或三维图形更加直观地展示数据信息。 2.机器如一个机械的学生一样，只能通过尝试答对（最小化损失）大量的习题（已知样本）来学习知识（模型参数 ），并期望用学习到的知识（模型参数 ），组成完整的模型 ，回答不知道答案的考试题（未知样本）。 3. 阅读全文

摘要： 1.k近邻算法：k值的选择，距离度量，分类决策规则--三个基本要素 2.归一化特征值，消除特征之间量级不同导致的影响，归一化是为了后面数据处理的方便，其次是保正程序运行时收敛加快。 3.K值的确定： （1）当K的取值过小时，会出现偏差，容易发生过拟合； （2）当K的值取过大时，就相当于用较大邻域中的 阅读全文

摘要： 704-二分查找 讲解链接 【要点】 1.使用二分法的前提：数组要有序，且无重复元素 2.算法复杂度： 时间复杂度：O(log n) 空间复杂度：O(1) 【注意】 1.在二分法后续处理中可能会导致middle的范围超过 int 的数据范围。见如下， 1 int middle = left + (( 阅读全文