好男人标准第一条

      下午天气很闷热,机房里面周末都是没有空调的。我就象机器一样,不知疲倦的完成着一个个的功能模块,想想做这行久了,真的思维快变成线性思维方式了!

      好久没和涛哥联系了,打了个电话给涛哥,涛哥也在给老板卖命中。还好,通通电话不要紧。于是互相问候近况,看看最近还有感冒发烧之类的。 
      席间谈到对未来的看法,涛哥抛出“皆空”的理论,有点感触。谈到个人问题,把涛哥捧到“新好男人”的标准上,涛哥苦笑对我说,“现在新好男人,第一条标准,随时随地能拿出足够多的钱。”,一下听得我无语了,离好男人的标准太远了!
      涛哥年纪比我大一点,走南闯北,想必人生经历比我多不少,一个过来人对我这么说,看样子,我的确也应该好好考量一下自己对一个成功优秀男士的标准的看法!既然没有太多的疑问,说明我还是比较认同涛哥的看法。做男人不容易,现在看来做好男人更不容易了!不过还好,能看到好男人的标准,好歹有努力的方向。
        想起孙先生的那句话,“革命尚未成功,同志仍需努力!”。总理,你咋走得这么早呢?多给俺们讲几句呀! 

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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