Java千锋逆战班第五周总结

经过五周的学习,我逐渐感受到自己在编程领域的成长。虽然掌握的知识还不足够透彻,但进步的感觉令人兴奋。近期,我开始解答同学们的基础Java问题,这让我回想起两个月前自己的迷茫。现在,尽管作息时间有待调整,但我已习惯于这种充实的生活节奏。

学习已经过去5个星期了,上课的时间也一个月了,可以一点一点的感觉到自己发生的变化,慢慢的虽然学的东西越来越多,虽然掌握的也不是特别的透彻,但是可以感觉到自己一点一点的进步,这种感觉是很奇妙的,最近有同学问我是不是在培训啥,在空间整天发一些看不懂的,想想2个月以前自己也是看不懂,也有同学来问我一些很简单的基础的java的知识,真的是久违的感觉了,哈哈,现在的作息越来越规范了,但是不是好的作息,但是慢慢也习惯了,新的一周,也要继续加油!!!

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...
评论 7
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值