as a reminder for classmates, currently we use 'sklearn' rather than 'scikit-learn' in coding ;)

機器學習推薦書:

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2. Python數據分析與挖掘實戰

3. 機器學習系統設計

4. 面向機器智能TensorFlow實戰

5. TensorFlow技術解析與實戰

少用加号

数据组织方式

一组数据如何保存 数据结构

抽象数据类型：确定数据组织形式，数据上的一组操作，只有相应的接口。

不会进行函数调用的步骤才叫做基本步骤。

算法时间复杂度：描述算法时间的多少

如何修改

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

步长定义

good 重点内容

秩 铺垫

要点总结

上确界：M=supE

下确界：M=infE

向量组的秩

所有等价线性无关组含有的向量个数相等

隐马可夫链，

期望不能反映收益，

from pyplot as plt 重命名，简化

temperature是气温, 100度很吓人啦 XD

什么是机器学习

对于给定的任务T，在合理的性能度量方案p的前提下，计算机程序可以自主学习任务T的经验E；随着提供合适、优质、大量的经验E，该程序对于任务T的性能逐步提高。

机器学习是人工智能的一个分支

使用计算机设计一个系统，使它能够提供根据提供的训练数据按照一定的方式来学习，随着训练次数的增加，该系统可以在性能上不断学习和改进，通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出

numpy读取数据

np.loadtxt(frame,dtype=np.float,delimiter=None,skiprows=0,usecols=None,unpack=False)

转置t.T()

t1.reshape(1,24) #修改数组形状

t1.flatten() #展开 二维降成一维

t1+2 #数组每个值都加2 （广播机制）

0除以0得到nan（不是一个数字），其他数字除以0得到inf（无穷的意思）

t6+t5 #对应位置的数据计算