小倔驴

机器学习的主要任务是分类，另一项任务是回归（主要用于预测数值型数据）—数据拟合曲线。二者都属于监督学习，必须知道目标变量的分类信息；无监督学习（聚类） 还有聚类、密度估计—寻找描述数据统计值的过程 （1）机器学习算法的使用目的，想要预测目标变量的值，可选择有监督学习算法（反之选择无监督学习算法） （2）选择监督学习算法–>目标变量是离散型—>是/否、1/2/3、A/B/C等—->选择分类器算法

学习借鉴： http://www.itnose.net/detail/6418241.html http://blog.youkuaiyun.com/u011736505/article/details/51160831ImportError: No module named sklearn 未安装sklearn包 ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模

import numpy as npclass NearestNeighnor(object): def __init__(self): pass def train(self,X,y): self.Xtr=X self.ytr=y def predict(self,X): num_test=X.shape[0]

贺完结！CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布 - 智能单元 - 知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21930884CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（上） - 智能单元 - 知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/20894041CS231n课程笔记翻译：图像分类笔记（下） - 智能单元 - 知乎专栏 https://zhua

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