机器学习简介
机器学习、深度学习可以做什么？
（自然语言处理、图象识别、传统预测）
机器学习库和框架
scikit learn、TensorFlow
课程定位：
以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识
注意：参考书比较晦涩难懂，不建议直接读
课程目标：
熟悉机器学习各类算法的原理
掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题
掌握使用机器学习算法库和框架
机器学习课程
特征工程；模型、策略、优化，分类、回归和聚类，TensorFlow，神经网络，图象识别，自然语言处理
2329- 篠同学-算法方向-数据挖掘-就业：是
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扫二维码继续学习 二维码时效为半小时
sklearn中的信息熵，实际上是信息增益。即父节点的信息熵-子节点的信息熵。
非参数：即不限制数据结构和类型
有监督：有标签
二阶导数是凸函数?
SymPy 符号运算包 函数运算
1.O表示多项式的阶
2.o （n）
temperature是气温, 100度很吓人啦 XD
啊深度啊收到卡后
老师的卷发就到了发掘了深刻的
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枚举法
for a in range(0,1001):
1、sgd:随机梯度下降（）
2、bgd：
3、min-batch:
4、在线学习的好处。样本