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什么是机器学习； 机器学习的主要任务： 分类，回归。 分类：是将实例数据划分到合适的分类中。 回归：是用于预测数值型数据。比如：数据拟合曲线（通过给定数据点的最优拟合曲线）。 如何选择合适的算法； 如何保证算法的正确性： （1）确保算法应用可以正确处理简单数据。 （2）将现实世界中得到的数据格式化为算法可以处理的格式。 （3）将步骤2得到的数据输入到步骤1的算

粒子滤波指：通过寻找一组在状态空间中传播的随机样本来近似的表示概率密度函数，再用样本均值代替积分运算，进而获得系统状态的最小方差估计的过程，波动最小，这些样本被形象的称为“粒子”，故而叫粒子滤波。   粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想

概念讲解动态规划是把大问题分解成子问题（但不能简单的分解，子问题要具有相同子结构的解），并综合子问题的解，导出大问题的解，问题求解耗时会按问题规模呈幂级数增加。基本方法：为了节约重复求相同子问题的时间，引入一个数组，不管它们是否对最终解有用，把所有子问题的解存于该数组中。 举例【问题】 求两字符序列的最长公共字符子序列 假设，两个 序列 a[],b[]，有公共最长子序列 z[] 则必须具有如下性质：