扩展训练

通过查询网络或课本资料,完成下列试题,强化自我学习的能力。
一、选择题
I.Linux 和UNIX的关系是(  C  )
A.UNIX 是一一种类Linux 的操作系统
B.没有关系
C.Linux 和UNIX 是一回事
D.Linux 是一种类UNIX的操作系统
2.Linux 是一个(  D  )
的操作系统。
A.单用户、单任务
B.单用户、多任务
C.多用户、单任务
D.多用户、多任务
二、简答题
 l.试列举Linux 系统的主要特点。
2.Linux的主要发行版本有哪些?

3.下载CentOS6.5的光盘镜像文件。

1.答:Linux具有以下特征:开放性,多用户,多任务,良好的用户界面,设备独立性。

2.答:Linux的主要发行版本有:SlackWare、RedHat、Debain、Mandrake、SuSE、Xlinux、TurboLinux、BluePoint、RedFlag、Xterm。
3.这个你让我怎么下?
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...
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