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回归问题的条件/前提： 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特 阅读全文
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1.介绍 TensorFlow™ 是一个采用数据流图（data flow graphs），用于数值计算的开源软件库。TensorFlow 最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用 阅读全文
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numpy引用 import numpy as np N维数组对象 np.array([0,1,2,3,4],[9,8,7,6,5,4]) np.array()生成一个ndarray数组 np.array()输出成[ ]形式，元素由空格分隔 ndarry对象的属性 .ndim 秩，即轴的数量或维度的 阅读全文
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Problem Description Now, here is a fuction: F(x) = 6 * x^7+8*x^6+7*x^3+5*x^2-y*x (0 <= x <=100)Can you find the minimum value when x is between 0 and 阅读全文
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其实map和set是一个爸爸 - 红黑树爸爸，只不过set力气不够，不像map那么可以拥有一个主键(key)和实键(value).它只有一个键值并且 set当中不能存储相同的键值(set还具有强迫症). 其实map和set的区别差不多就完了. 他们的相同点，他们底层都是使用红黑树构造的 这使得他们的 阅读全文
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经验误差与过拟合 经验误差：我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差，学习器在训练集上的误差称为训练误差或经验误差 过拟合：学习器把训练样本学的太好了，很可能把已经训练的样本自身的一些特点当作了所有潜在样本都会具有的一般性质，这样会导致泛化能力的下降。这种现象在机器学习中称为过拟 阅读全文
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数据集 样本 特征 特征取值 维数 训练数据 训练样本 泛化：学得的模型适用于新样本的能力 归纳与演绎：前者是从特殊到一般的泛化过程，即从具体的事实归结出一般性的规律后者是从一般到特殊的“特化”过程，即从基础原理推演出具体情况。 假设空间 版本空间：可能有多个假设集合与训练集一致，即存在一个与假设即 阅读全文
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源码链接：https://github.com/yemahei/test 患者信息可视化及关联规则可视化系统的实现一、系统需求分析藏医药学是我国传统民族医药学宝库中一颗璀璨的明珠，在藏族人民漫长的生产、生活实践中，其系统的理论和独特的临床疗效及用药特色，为藏族人们繁衍生息、保障生命健康做出了重要贡献 阅读全文
摘要：
字典是另一种可变容器模型，且可存储任意类型对象。 字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割，每个对之间用逗号(,)分割，整个字典包括在花括号({})中 ,格式如下所示： 键必须是唯一的，但值则不必。 值可以取任何数据类型，但键必须是不可变的，如字符串，数字或元组。 一个简单的字典实例 阅读全文