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机器学习学习笔记。

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简介：
我整理了个人学习机器学习的笔记，并将其分享给那些有相关需求的人。这些笔记主要面向初学者，对于已经具备一定基础的大师而言，可能并不适合他们。笔记文件格式为PDF。

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  • 机器学习学习笔记.md
    优质
    本文件为个人整理的机器学习学习笔记，涵盖了监督学习、无监督学习等核心概念和算法实践，适合初学者参考与进阶学习使用。 趁着当前人工智能的热潮，我开始学习机器学习。由于之前对此领域一无所知，所以我整理了吴恩达在视频课程中的内容，并将其做成笔记。
     
  • C++机器学习学习笔记.md
    优质
    本文件包含了作者在学习C++编程语言应用于机器学习领域的过程中所做的详细笔记和心得。通过理论与实践结合的方式，深入探讨了如何使用C++进行高效的机器学习开发。 本段落介绍了使用C++编程语言实现机器学习算法的方法，并提供了线性回归、决策树和支持向量机（SVM）的具体示例代码。每种算法的实现过程及关键思想都得到了详细展示，同时文章还通过两个实例来说明如何利用这些已实现的机器学习模型进行预测：一个例子是使用线性回归模型预测房价；另一个则是应用决策树分类器对鸢尾花种类进行预测。 本段落适合已经具备基础理解和掌握C++编程语言和机器学习算法知识的读者。阅读后，你可以获得以下几点收获： 1. 对于包括线性回归、决策树和支持向量机在内的几种基本机器学习方法有深入的理解； 2. 学会如何用C++编写实现这些算法，并了解数据处理与预测过程中的关键步骤； 3. 掌握利用标准模板库（STL）及其他工具库简化代码的方法，以便更高效地开发机器学习应用。 建议读者首先熟悉每种算法的基本概念及应用场景，然后通过仔细阅读示例代码来理解其中的主要函数和结构。最后鼓励动手实践，在完全掌握这些实例的基础上尝试自己实现类似的模型或解决实际问题中的具体案例。
     
  • 机器学习学习笔记之Machine Learning
    优质
    《机器学习学习笔记之Machine Learning》是一份系统总结和整理机器学习理论与实践的学习资料，旨在帮助读者深入理解算法原理并应用于实际问题解决。 个人所作的机器学习学习笔记已整理完毕并分享出来，供有需要的人参考。这些笔记针对初学者设计，对于已经精通该领域的高手可能不太适用。文档格式为PDF。
     
  • 机器学习复习笔记（一）
    优质
    本系列文章是关于机器学习课程的学习总结与关键概念回顾，旨在通过简洁明了的方式帮助读者巩固和理解机器学习的基础知识。 考试时间：2018年12月27日 19:00-21:00 考试地点：A1-302 A1-304 第一章内容为机器学习基础（包括线性相关部分）。
     
  • 机器学习笔记.pdf
    优质
    《机器学习笔记》是一份详细记录了机器学习核心概念、算法和实践技巧的学习资料，适合初学者及进阶读者参考。 《机器学习学习笔记.pdf》是一份关于机器学习的个人学习总结文档。文档内容涵盖了从基础理论到实践应用的知识点，并结合了作者的学习心得与实践经验分享。这份资料适合对机器学习感兴趣的初学者或进阶者参考使用，旨在帮助读者更好地理解和掌握相关技术知识。
     
  • 《周志华<机器学习>学习笔记.pdf》
    优质
    这本PDF文档是基于周志华教授所著《机器学习》一书的学习总结与个人理解，涵盖了理论知识和实践案例，适合对机器学习感兴趣的读者参考。 138页的内容完整记录了学习周志华的《机器学习》一书（通常称为“西瓜书”）的16个篇章的学习心得与体会。
     
  • 机器学习: 度量学习(Metric Learning) 笔记
    优质
    本笔记详细介绍了度量学习在机器学习中的应用与原理，涵盖其核心概念、常用算法及实际案例分析。 在机器学习领域，K近邻(KNN)分类算法和支持向量机(SVM)常被用于文本分类任务，并被认为是最有效的两种方法。然而，KNN 分类存在一些局限性：首先，它是一种基于距离度量的模式识别技术，在实际应用中仅仅依靠简单的欧式距离进行相似度计算时，往往忽视了不同维度对分类结果的影响以及处理高维数据的问题，因此难以达到理想的分类效果；其次，虽然 KNN 可以在一定程度上缓解由类别分布不均导致的数据偏斜问题带来的误差，但这也使得它非常依赖样本的密度分布情况。当各类别之间的密度差异显著时，KNN 的性能会受到严重影响。
     
  • JDBC学习笔记 JDBC学习笔记
    优质
    本笔记汇集了对Java数据库连接(JDBC)技术的学习心得与实践经验，旨在帮助初学者快速掌握JDBC的基础知识和高级特性。 JDBC 是 Java 语言访问数据库的一套接口集合，在本质上是调用者（程序员）与实现者（数据库厂商）之间的协议。由数据库厂商提供的驱动程序实现了 JDBC API，使得开发人员可以使用纯Java的方式连接并操作数据库。 ODBC 则是一种基于C语言的数据库访问接口，而JDBC 可以视为 Java 版本的 ODBC。JDBC 的特性包括高度一致性和简单性（常用的接口只有4、5个）。 在 JDBC 中有两个主要包：java.sql 和 javax.sql。 - **java.sql** 包含了用于基本数据库编程服务的类和接口，如生成连接、执行语句以及准备语句和运行批处理查询等。此外还包括一些高级功能，例如批处理更新、事务隔离及可滚动结果集等。 - **javax.sql** 提供了更多的高级操作接口与类，比如为连接管理、分布式事务和旧式连接提供更好的抽象，并引入容器管理的连接池、行集等功能。 以下是 JDBC 中几个重要的 API 说明： - `java.sql.Connection`：代表特定数据库的会话。能够通过 getMetaData 方法获取关于支持的 SQL 语法、存储过程及功能的信息。 - `java.sql.Driver`：每个驱动程序类都需要实现此接口，同时每一个数据库驱动应当提供一个实现了 Driver 接口的具体类。 - `java.sql.DriverManager`（Class）：管理一组 JDBC 驱动的基本服务。作为初始化的一部分，它会尝试加载在 jdbc.drivers 系统属性中引用的驱动程序。 - `java.sql.Statement`：用于执行静态 SQL 语句并返回其生成的结果对象。 - `java.sql.PreparedStatement`：继承自 Statement 接口，表示预编译过的 SQL 语句的对象。可以高效地多次使用该对象来执行相同的语句。 - `java.sql.CallableStatement`：用来访问数据库中的存储过程，并提供指定输入/输出参数的方法。 - `java.sql.ResultSet`：代表查询返回的数据库结果集。 - `java.sql.ResultSetMetaData`：用于获取 ResultSet 对象中列的信息。