基础语法及编码规范，从小白到入门；掌握正确的编程思维方法和代码规范，写出简洁、易懂的规范代码；学会多线程等高级编程方法，编写出更复杂的应用；掌握大量实用的标准库和第三方库，并编写出能解决实际问题的工具；掌握经典的机器学习库，为今后入门机器学习打下基础。...

1）回归和分类都是有监督学习问题[单选题][必答题]○对○错参考答案：对。请判断2）回归问题和分类问题都有可能发生过拟合[单选题][必答题]○对○错答案：对解析：这题有两个同学做错。8.关于L1正则和L2正则下面的说法正确的是[多选题][必答题]□L2范数可以防止过拟合，提升模型的泛化能力。...

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。Net模型的迁移学习的图像分类方法，在迁移预训练好的ＣＮＮ模型到小目标集时，保留原有卷积层结构并搭建新全连接层和归一化层对数据进行分类。...

排除标准：（1）仅为产后抑郁预测因素、影响因素研究，未构建预测模型；（2）述评、系统综述、Meta分析、理论研究等类型的研究；（3）重复发表、质量较差、缺乏可用的原始数据的研究；（4）模型包含的预测变量少于2个。...

假设我们有N个训练数据{xi,yi}，那么该分类器的目标（函数）是：五、正则项的其他理解出了上述机器学习中对正则项的理解，我们还有两种方式去理解正则项的含义。在机器学习中，我们的目标函数是：正则项的另一个理解是通过概率矩阵分解中的先验。...

如果这样做，我们会直接使用它，不需要使用机器学习算法从数据中学习它。对于渴望了解机器学习基础知识的机器学习新手，请浏览数据科学家使用的前10位的机器学习算法。决策树是机器学习预测建模的重要算法。支持向量机也许是最受欢迎和讨论的机器学习算法之一。或的集成机器学习算法。...

树形模型更加接近人的思维方式，可以产生可视化的分类规则，产生的模型具有可解释性（可以抽取规则）。决策树是一种机器学习的方法。所以决策树的生成主要分以下两步，这两步通常通过学习已经知道分类结果的样本来实现。常用决策树算法：...