qq_43103778的博客

撰写目的——方便两个hxd配环境，让你们配深度学习的环境的时候不用摸着石头过河。首先要注意，最好使用ubuntu 16.04 18.04 20.04 因为这几个版本的对应解决问题的博客较多。（你遇到什么问题记得百度比如：ubuntu 18.04 安装anaconda3/怎么解决wget段错误，接下来我给出的参考链接也都是ubuntu18.04的参考博客）另外，也需要注意，当你找到一个技术博客的时候不要着急照着人家一步步错，先看好人家遇到的什么问题，人家的环境及系统版本，评论区有没有提出一些作者没想到的问

linux 不同格式软件安装包（.deb/ .rpm /.tar.gz /.bin /.run）的安装与卸载

房价预测 线性回归 机器学习 ：简单体验机器学习0.数据集以及问题背景1_1.数据预处理1_2.训练模型1_3 模型评估2.完整代码采用的数据集出自斯坦福大学的机器学习课程房价预测数据集链接0.数据集以及问题背景数据集中数据格式如下：每一行的前一项为房屋面积，后一项为房屋价格2104,3999001600,3299002400,3690001416,2320003000,539900…请使用线性回归得到房屋价格预测模型，并且对模型做出评估。——————————————————————

《机器学习》——周志华No Free Lunch NFL定理的寓意：脱离具体问题，空泛的谈论“什么学习算法更好”毫无意义，因为若考虑所有潜在问题，则所有的学习算法都一样好。考虑一切问题，则两个不同的学习算法的期望性能相同。（总误差与学习算法无关）又回到了马克思主义的重要原则呐：）——“具体问题具体分析”更详细的知乎介绍浅谈NFL...

在这里记下几句《机器学习》（周志华）序言上的内容统计机器学习算法是基于样本数据 独立同分布 的假设，但是现实世界中的情况并非每次都具备这样的条件。 这就有一个有意思的问题，样本独立同分布 是 机器学习求解该问题的必要条件吗？ 或许以后会出现一些无独立同分布条件下的机器学习？最近发现机器学习、AI等等词汇比较火热，前两天在小区楼下看到了一个 “机器学习小学辅导班” ，忒离谱，近几年确实体会到了机器学习带来的一大波热潮，而且...