你好,程序员!

你好!猴子!

(Hello World)

PS:相信很多即将入门,或者刚入门,或者已经进屋的猴子们,都面临着一个前路渺茫的囧境,
那么请看下面:

这将是一个教你如何快速找准人生方向的流程图流程图。:

JAVA
C#
C++
C
php
Python
javascript
HTML
转行卖烧饼
秃了
秃了
秃了
秃了
秃了
秃了
秃了
秃了
浓密乌黑秀发
结婚生子
程序员
10年后
10年后
10年后
10年后
10年后
10年后
10年后
10年后
1年后
单身狗没有钱
接受美女表白
人生巅峰

好吧,上面的纯属玩笑,下面教你如何快速入门程序流程图

Created with Raphaël 2.2.0 入门 ... ... 放弃

如果你还有不同意见或者建议,那么评论留下你的意见或者建议,好让。。。。好吧不编了

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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