骂人的最高境界

骂人最厉害的,就是对方根本察觉不出来你是在骂它,还跟着融入你话中的意境里
,呆呆咧............

  一个八十岁的老人去做健康检查。

  检查途中,老人不断向医生炫耀,他新婚的妻子有多好。

  「她才二十五岁!」老人叫道。

  「我们结婚四个月,你知道她对我有多忠贞?

  她无时不刻需要我,黏我黏到我都感到厌烦了!」

  「而且,」老人又说:「告诉你,她最近还怀孕了!」

  医生静静地听着。不发一言

  「怎样?」老人得意洋洋地说。「不错罢!」

  医生抬起头,看他一眼。

  「这让我想到一位失散多年的朋友。」

  医生缓缓开口。

  「他跟我说过一个故事,他在非洲狩猎时遇上的故事。

  当时,他在草原上,遇到一头狮子。他立刻从背上抓下枪来瞄准。

  然而,他立刻发现他错了,他拿到的是雨伞,不是枪。」

  这时已经太迟,狮子正站在他面前,就要扑过来。他沒办法,只好把雨伞扛上肩,用
尽吃奶的力量大叫三声『砰!砰!砰!』。

  奇迹发生了,那狮子竟然倒下來,死掉了。」

  「Shit!这怎么可能?」老人大叫。「那一定是別人干的!」

  「我也这么觉得。」医生说...  

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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