士兵突击语录

那天我转了333个圈
原来成功的滋味是晕晕的

每做对一件小事就被他像救命稻草一样抓着,有一天我一看,好,他抱着的已经是让我仰望的参天大树。
信念就是这样,你越执着,它就越会让你信任。

好好活着就是做有意义的事,做有意义的事就是好好活着。

不抛弃,不放弃!

你现在混日子,小心将来日子混你。

那天晚上突然明白了一件事情,顶得住和顶不住是一个选择题,我们没有权力选择顶不住,这个答案从入伍的第一天就已经确定了。

信念这玩意不是说出来的,是做出来的,光荣在于平淡,艰难在于漫长。

步兵就是一步一步一步走出来的兵。

人前的眩晕和说不出的苦处,这就是成功的味道吧!

连长说过,日子就是问题叠着问题,要挺胸抬头去面对。

不要对没有做过的事情说没意义。
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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