最通俗的机器学习介绍-低调大师

最通俗的机器学习介绍

2018-08-30 590

摘要：在本文中，我将描述数据分析是如何与机器学习相关的，还将揭开机器学习中的一些荒唐和错误的说法，并解释机器学习的过程和类型。

如果你不是一个人工智能专家，不要担心，我不会提及线性回归和k-均值聚类。

数据分析和机器学习

如果你认为大数据仅仅是关于SQL语句查询和海量的数据的话，那么别人也会理解你的，但是大数据真正的目的是通过对数据的推断，从数据中获取价值、从数据中发现有用的东西。例如，“如果我降低5%的价格，我将增加10%的销售量。”

数据分析是重要的技术，包括如下方面:

· 描述性分析:确定所发生的事情。这通常涉及到描述发生了什么现象的报告。例如，用这个月的销售额与去年同期进行比较的结果。

· 特征性分析:解释现象发生的原因，这通常涉及使用带有OLAP技术的控制台用以分析和研究数据，根据数据挖掘技术来找到数据之间的相关性。

· 预测性分析:

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2018 年最常见的 Python 面试题 & 答案

Q 1：Python 有哪些特点和优点？作为一门编程入门语言，Python 主要有以下特点和优点：可解释具有动态特性面向对象简明简单开源具有强大的社区支持当然，实际上 Python 的优点远不止如此，可以阅读该文档，详细了解： https://data-flair.training/blogs/python-tutorial/ Q 2：深拷贝和浅拷贝之间的区别是什么？答：深拷贝就是将一个对象拷贝到另一个对象中，这意味着如果你对一个对象的拷贝做出改变时，不会影响原对象。在 Python 中，我们使用函数 deepcopy() 执行深拷贝，导入模块 copy，如下所示： 1 >> > import copy 2 >> > b=copy.deepcopy(a) 而浅拷贝则是将一个对象的引用拷贝到另一个对象上，所以如果我

2018-08-31

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前言- 致那些迷茫的JAVA面试者（特别是南京的1-4年经验），致那些奋发的年轻人，致自己。写这篇博文主要也是对我的成长道路的记录，面试受挫后的反思，及对自己的勉励。本人介绍：3年多经验的程序员，坐标南京。背景：因水平有限，及对部分面试问题记忆及理解有限，可能有些问题并不能表达准确。掌握技术有限，学习主动性一般（虽遇到问题善于思考钻研，但如果没有遇到问题比较放纵自己...被自由，轻松，安逸迷失心智），以及原公司项目背景因素，基本不需要太多新的技术框架支持，更没有涉及消息中间件，高并发分布式等等相关较主流技术，技术体系相对较老。综上导致我对很多新技术并不是太了解。面试经验背景：基本公司都是按简历掌握技术来问(当然也有超纲不按套路出牌的），如果你简历掌握技术什么都不写，也有可能接到面试邀请，那么面试官问题可能就比较广了，对面试者不利。掌握技术我写了java基础：多线程，io/nio，jvm，集合底层，tcp/ip协议，socket，websocket。spring，springmvc，xml，设计模式，eclipse plugin开发，数据库，前端（基本没有什么人问，面的后端开发，...

2018-08-31

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