目录机器学习一、机器学习概念啥是机器学习基本术语二、假设空间&版本空间假设空间（hypothesisspace）：1.假设空间的定义2.假设空间的生成版本空间（versionspace）：1.版本空间的定义2.版本空间的生成三、归纳偏好归纳偏好（inductivebias）的定义“奥卡姆剃刀”（Occam'srazor）原则“没有免费的午餐定理”（NoFreeLunchTheorem）1.定理内容2.公式推导公式1.1：公式1.2公式1.3四、发展历程五、应用现状机器学习一、机器学习概念啥是机器学习机器学习：假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得

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最近集中刷了一批链表的题型，在这里总结一下解题技巧，以及对应题目的解题思路。解题思路并不会细致入微，主要是为了总结归类，并且希望用几句话来激发灵感，权当是没思路时的指引以及以后复习时的提纲了。还有一些重要或者总会绕晕的经典题目，也在这里记录一下代码的实现逻辑。一、解决链表题型的两个技巧遇到链表相关的题，无论问题是什么，先要想想是不是可以用上以下的两个技巧。哨兵节点双指针1、哨兵节点哨兵节点是一个非常常用的链表技巧，在处理链表边界问题的场景下，可以减少我们代码的复杂度。主要解决的问题如下：处理完一条链表后，需要返回这个链表的头结点。我们在一开始的时候使用哨兵节点（dummy），让它的next节点

最近集中刷了一批链表的题型，在这里总结一下解题技巧，以及对应题目的解题思路。解题思路并不会细致入微，主要是为了总结归类，并且希望用几句话来激发灵感，权当是没思路时的指引以及以后复习时的提纲了。还有一些重要或者总会绕晕的经典题目，也在这里记录一下代码的实现逻辑。一、解决链表题型的两个技巧遇到链表相关的题，无论问题是什么，先要想想是不是可以用上以下的两个技巧。哨兵节点双指针1、哨兵节点哨兵节点是一个非常常用的链表技巧，在处理链表边界问题的场景下，可以减少我们代码的复杂度。主要解决的问题如下：处理完一条链表后，需要返回这个链表的头结点。我们在一开始的时候使用哨兵节点（dummy），让它的next节点

最近在看了《微信背后的产品观-张小龙手抄版》，其中有段话如下：用户需求是零散的，解决方案是归纳抽象的过程那如何归纳抽象呢？是否有一定的实践方法论呢？经过一轮探讨和学习，有这些答案：5Whys分析法U型思考法等等二、5Whys分析法5Whys法，最初由丰田佐吉开发，并在丰田汽车公司的制造方法演变过程中被使用。它是解决问题的一个重要组成部分，也作为丰田生产系统入门培训的一部分5Whys法的定义，是一种解决问题的方法，探索特定问题的潜在因果关系其核心过程就是不断的追问。通常情况下，5次迭代追问足以揭示根本原因。但在某些情况下，可能需要更多或更少的追问，这取决于问题根本的深度5Whys法，有几个关键点

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