機器學習是乙個我以前從來不懂得概念，現在開始要好好學習。以前也有聽過什麼是機器學習，現在又給忘了。。。
定義：計算機系統能夠利用經驗提高自身的效能；學習就是乙個基於經驗資料的函式估計問題；提取重要模式、趨勢，並理解資料，即從資料中學習（統計學）。三者都強調的是從經驗或者資料中提取知識。從人的角度看：資料是知識的外在指稱，知識是資料的內蘊表示。------按照我的理解就是：機器我教你一些規律，你用這個規律去看看別的資料，給我得出個結論。就醬
機器學習的基本框架：資料表示；學習判據；學習演算法；學習結果評估
學習判據：判斷學習結果好壞。目標函式，用來評估學習的知識空間中個元素對於具體資料集的擬合程度。------學習統計學習方法這本書好像就是幹這個事的，我用訓練集教你，得出乙個模型啥的...
學習演算法：搜尋學習結果。依據目標函式，根據優化演算法找出最優化知識表示的過程。------用驗證集調整引數得到乙個最優演算法
學習結果評估：評估學習效果。很多時候學習演算法不能得到最有結果，只能區域性最優或者滿意解，學習到的結果是否滿足實際需求，還要進行評價。------用測試集來評估最後的學習結果
第一節課就大概介紹了一下機器學習，沒什麼太難的內容。現在就是第一步將等特徵化....然後後面的再慢慢補充吧
計畫：學習李航老師的《統計學習方法》，於劍老師的《機器學習：從公理到演算法》，周志華老師的《機器學習》分別記錄學習過程以及筆記
結果只用把《統計學習方法》學好就已經很棒了，於劍老師和周志華老師的書沒看
機器學習演算法 決策樹引論和CART演算法
決策樹綜述 決策樹的工作原理 決策樹 decision tree 分類法是一種簡單但廣泛使用的分類技術。以是否貸款違約的二分類問題為例，當我們希望根據給定的訓練集習得乙個模型對新出現的貸款人進行分類時，經常需要從大量的貸款申請單中識別出來哪些貸款人是劣質的貸款人 容易拖欠貸款 想象一下客戶經理和助手...
作業系統引論 學習筆記
什麼是作業系統？哪些作業系統 linux windows os 能做什麼？能執行命令 控制管理計算機資源 例如copy 啟動 結束使用者程式。os 啟動應用程式。os 不能做什麼？os 不能編輯文件，你用word 記事本 這是 應用程式。不能編譯程式 os 不能上網 上網我們用的是ie 什麼是作業系...
高數引論學習筆記1
自然數 計數法 十六進製制，十進位制，八進位制，二進位制 1.有上界的自然數集合中一定有乙個最大的。2.有上界的自然數集合不能與其真子集建立一一對應關係。有理數 自然數的加減乘除的結果就是有理數。有理數對四則運算是自封的 閉包的 有理數包含 自然數 自然數的加，減，乘運算產生 無限迴圈小數 自然數的...