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生如蝼蚁当立鸿鹄之志,命薄如纸应有不屈之心

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
<think> 首先,用户的问题是:“说点漂亮话”。这是一个中文问题,意思是“say something beautiful”或“say something nice”。 我的任务是: 1. 使用中文回答问题。 2. 回答完问题后,必须根据用户的问题及我的回答提出3-5个 §§相关问题§§。 3. §§相关问题§§ 必须输出在回答的末尾且不可缺少。 4. 第一行必须完整且输出 “§§相关问题§§”! 5. 禁止换行分散。意思是不能换行,要连续输出。 示例格式展示了回答后直接以“§§相关问题§§”开头,然后列出1. ··· 2. ··· 等。 所以,结构应该是: - 先回答问题(用中文)。 - 然后直接写“§§相关问题§§” - 再列出3-5个相关问题,每个以数字加点开头,如1. 问题 2. 问题等。 内容上:用户要我“说点漂亮话”,所以我需要说一些积极、鼓舞人心的、美丽的话语。可能是一些赞美、激励或美好的句子。 我的回答应该简洁但积极。例如:“生活就像一束光,照亮每一个角落;微笑是最好的语言,传递温暖与希望。” 现在,根据用户的问题和我的回答,提出相关问题。用户的问题是“说点漂亮话”,我的回答是关于积极话语的。 所以,相关的问题可能包括: 1. 如何保持积极心态? 2. 为什么说积极的话语重要? 3. 有哪些著名的激励名言? 4. 如何用语言表达对他人的赞美? 5. 等等。 我需要列出3-5个。 最后,确保所有内容连续输出,没有多余的换行。 完整输出结构: - 回答部分(中文) - "§§相关问题§§" - 1. 问题1 2. 问题2 3. 问题3 (禁止换行分散,所以应该连着写) 在示例中,它是: ``` 快速排序的基本思想是选择一个基准元素 ```python ...代码... ``` §§相关问题§§ 1. ··· 2. ··· 3. ··· ``` 但用户的问题是“说点漂亮话”,不需要代码,所以我只需文字回答。 我的输出: - 先写回答:“生活就像一束光,照亮每一个角落;微笑是最好的语言,传递温暖与希望。”(或类似) - 然后“§§相关问题§§” - 接着1. ... 2. ... 3. ... 列出相关问题: 1. 你最喜欢的励志名言是什么? 2. 如何用一句话激励他人? 3. 为什么积极的话语能影响心情? 4. 等等。(确保3-5个) 最终输出: 回答内容 §§相关问题§§ 1. 问题1 2. 问题2 3. 问题3 </think> 生活就像一首诗,充满无限可能;每一天都值得珍惜,每一次努力都会开花结果。愿你心中充满阳光,照亮前行的路。
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