2020-06-02 11:10发布
监督学习（Supervised learning）：
监督学习即具有特征（feature）和标签（label）的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签——分类。
简言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测，预测label为cat或者dog。
通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。
eg.分类和回归问题
无监督学习（Unsupervised learning）：
无监督学习即只有特征，没有标签，只有特征，没有标签的训练数据集中，通过数据之间的内在联系和相似性将他们分成若干类——聚类。根据数据本身的特性，从数据中根据某种度量学习出一些特性。
eg.比如一个人没有见过恐龙和鲨鱼，如果给他看了大量的恐龙和鲨鱼，虽然他没有恐龙和鲨鱼的概念，但是他能够观察出每个物种的共性和两个物种间的区别的，并对这两种动物予以区分。
简言之：给出数据，寻找隐藏的关系。
半监督学习（Semi-Supervised learning）：
半监督学习使用的数据，一部分是标记过的，而大部分是没有标记的，和监督学习相比较，半监督学习的成本较低，但是又能达到较高的准确度，即综合利用有类标的和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。
简言之：少部分标记，大部分未知
强化学习（Reinforcement learning）：
强化学习与半监督学习类似，均使用未标记的数据，但是强化学习通过算法学习是否距离目标越来越近，我理解为激励与惩罚函数。类似生活中，女朋友不断调教直男友变成暖男。
简言之：通过不断激励与惩罚，达到最终目的。
区别：
（1）监督学习有反馈，无监督学习无反馈，强化学习是执行多步之后才反馈。
（2）强化学习的目标与监督学习的目标不一样，即强化学习看重的是行为序列下的长期收益，而监督学习往往关注的是和标签或已知输出的误差。
（3）强化学习的奖惩概念是没有正确或错误之分的，而监督学习标签就是正确的，并且强化学习是一个学习+决策的过程，有和环境交互的能力（交互的结果以惩罚的形式返回），而监督学习不具备。
深度学习的学习过程是静态的，强化学习的学习过程是动态的；这里静态与动态的区别在于是否会与环境进行交互，深度学习是给什么样本就学什么，而强化学习是要和环境进行交互，再通过环境给出的奖惩来学习。 (3) 深度学习解决的更多是感知问题，强化学习解决的主要是决策问题；有监督学习更像是”五官”，而强化学习更像“大脑”。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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监督学习（Supervised learning）：
监督学习即具有特征（feature）和标签（label）的，即使数据是没有标签的，也可以通过学习特征和标签之间的关系，判断出标签——分类。
简言之：提供数据，预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测，预测label为cat或者dog。
通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的对应关系，生成一个函数，将输入映射到合适的输出，例如分类。
eg.分类和回归问题
无监督学习（Unsupervised learning）：
无监督学习即只有特征，没有标签，只有特征，没有标签的训练数据集中，通过数据之间的内在联系和相似性将他们分成若干类——聚类。根据数据本身的特性，从数据中根据某种度量学习出一些特性。
eg.比如一个人没有见过恐龙和鲨鱼，如果给他看了大量的恐龙和鲨鱼，虽然他没有恐龙和鲨鱼的概念，但是他能够观察出每个物种的共性和两个物种间的区别的，并对这两种动物予以区分。
简言之：给出数据，寻找隐藏的关系。
半监督学习（Semi-Supervised learning）：
半监督学习使用的数据，一部分是标记过的，而大部分是没有标记的，和监督学习相比较，半监督学习的成本较低，但是又能达到较高的准确度，即综合利用有类标的和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。
简言之：少部分标记，大部分未知
强化学习（Reinforcement learning）：
强化学习与半监督学习类似，均使用未标记的数据，但是强化学习通过算法学习是否距离目标越来越近，我理解为激励与惩罚函数。类似生活中，女朋友不断调教直男友变成暖男。
简言之：通过不断激励与惩罚，达到最终目的。
区别：
（1）监督学习有反馈，无监督学习无反馈，强化学习是执行多步之后才反馈。
（2）强化学习的目标与监督学习的目标不一样，即强化学习看重的是行为序列下的长期收益，而监督学习往往关注的是和标签或已知输出的误差。
（3）强化学习的奖惩概念是没有正确或错误之分的，而监督学习标签就是正确的，并且强化学习是一个学习+决策的过程，有和环境交互的能力（交互的结果以惩罚的形式返回），而监督学习不具备。
深度学习的学习过程是静态的，强化学习的学习过程是动态的；这里静态与动态的区别在于是否会与环境进行交互，深度学习是给什么样本就学什么，而强化学习是要和环境进行交互，再通过环境给出的奖惩来学习。 (3) 深度学习解决的更多是感知问题，强化学习解决的主要是决策问题；有监督学习更像是”五官”，而强化学习更像“大脑”。
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单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
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