文章目录1.1机器学习概念1.1.1定义统计机器学习与数据挖掘区别机器学习前提1.1.2术语1.1.3特点以数据为研究对象目标方法——基于数据构建模型SML三要素SML步骤1.2分类1.2.1参数化/非参数化方法1.2.2按算法分类1.2.3按模型分类概率模型非概率模型逻辑斯蒂回归1.2.4基本分类监督学习分类符号表示形式化特征无监督模型特征符号表示形式化强化学习半监督学习主动学习1.2.5按技巧分类贝叶斯方法特点步骤核方法1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略常用损失函数风险函数(期望损失)经验函数(平均损失)经验风险最小化和结构风险最小化1.3.3算法1.4模型评估与选择1.4.
知识框架知识框架.png1.数据结构的基本概念1.1基本概念和术语1.1.1数据定义：是信息的载体，是描述客观事实属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合数据的组成：整型、实型等数值类型字符及声音、图像、视频等非数值类型1.1.2数据元素定义：数据元素是数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理，有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理，也被称为元素、记录数据元素组成：由若干数据项组成例子：个人信息表的每一行就是一个数据元素数据元素.png1.1.3数据项定义：构成数据元素的不可分割的最小单位，若干数据项可以组成数据元素。注：数据项是数据的最小单位1
本文仅供学习使用本文参考：《机械设计》王德伦马雅丽课件与日常作业可登录网址http://edu.bell-lab.com/manage/#/login，选择观摩登录，查看2023机械设计2。机械设计-Ch00+Ch01——绪论+机器结构组成与连接Ch00-绪论0.1何为机械设计——是什么0.2机械设计有什么——学什么？Ch01-机器结构组成与连接1.1何为机器1.2机器的结构组成1.3机器的性能——什么样的机器是“好机器”？1.3.1技术性能：技术指标参数值1.3.2使用性能：使用便利性与费用1.3.3经济性能：1.4设计境界Ch00-绪论0.1何为机械设计——是什么机械设计MachinesD
01.绪论1.概念1.1数据结构数据Data：信息的载体。能被计算机识别并处理的符号的集合。数据元素Dataelement：数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素往往由若干数据项组成。数据项是组成数据元素的不可分割的最小单位。如学生的信息记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别等组成。数据对象Dataobject：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。数据类型Datatype：一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。抽象数据类型ADT(AbstractDataType)：一个数学模型（逻辑结构）及在其上定义的一组操作。数据结构Datastructure：
01.绪论1.概念1.1数据结构数据Data：信息的载体。能被计算机识别并处理的符号的集合。数据元素Dataelement：数据的基本单位，通常作为一个整体进行考虑和处理。一个数据元素往往由若干数据项组成。数据项是组成数据元素的不可分割的最小单位。如学生的信息记录就是一个数据元素，它由学号、姓名、性别等组成。数据对象Dataobject：具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。数据类型Datatype：一个值的集合和定义在此集合上的一组操作的总称。抽象数据类型ADT(AbstractDataType)：一个数学模型（逻辑结构）及在其上定义的一组操作。数据结构Datastructure：
数据结构起源早期人们都把计算机理解为数值计算工具，就是感觉计算机当然是用来计算的，所以计算机解决问题，应该是先从具体问题中抽象出一个适当的数据模型，设计出一个解此数据模型的算法，然后再编写程序，得到一个实际的软件。可现实中，我们更多的不是解决数值计算的问题，而是需要一些更科学有效的手段（比如表、树和图等数据结构）的帮助，才能更好地处理问题。所以数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及它们之间的关系和操作等相关问题的学科。基本概念和术语数据数据是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。数据不仅仅包括整型、实型等数值类型，还
名人说：唯一可以确定的是，明天会使我们所有人大吃一惊。——阿尔文·托夫勒本篇笔记整理：Code_流苏(CSDN)（一个喜欢古诗词和编程的Coder😊）✔课件资料及视频课程学习：王道数据结构（B站/MOOC咸鱼学长主讲）目录第1章走进计算机网络思维导图1.0数据结构学什么?1.1数据结构的基本概念1.1.1基本概念和术语1.1.2数据结构三要素①数据的逻辑结构②数据的存储结构③数据的运算1.2算法和算法评价1.2.1算法的基本概念①什么是算法？②算法的五个特性③“好”算法的特质1.2.2算法的时间复杂度①如何计算②常用技巧1.2.3算法的空间复杂度①如何计算②常用技巧扩展：计算机求解问题的步骤以
大部分内容基于中国大学MOOC的2021考研数据结构课程所做的笔记，该课属于付费课程（不过盗版网盘资源也不难找。。。）。后续又根据23年考研的大纲对内容做了一些调整，将二叉排序树和平衡二叉树的内容挪到了查找一章，并增加了并查集、平衡二叉树的删除、红黑树的内容。排序一章的各种算法动态过程比较难以展现，所以阅读体验可能不是特别好。西电的校内考试分机试和笔试。笔试占50分，机试2小时4道题占30分，做出2道满分，多做一道总分加5分。机试尽量把老师平时发的OJ题目都过一遍。笔试内容偏基础，但考的量比较大。 其他各章节的链接如下：数据结构笔记（王道考研）第一章：绪论数据结构笔记（王道考研）第二章：线性表
1.机器学习1、机器学习的经典定义是：利用（）改善系统自身的性能。经验专家规则实践2、随着机器学习领域的发展，目前主要研究以下哪个领域的理论和方法？汇编语言程序设计硬件智能数据分析3、机器学习利用经验，必须对以下哪个选项进行分析？天气数据生活语言2.典型得机器学习过程1、西瓜书中的西瓜数据集中，“好瓜、坏瓜”是一个西瓜样例的什么？属性类别标记没有意义数据集名称2、对于要预测的新的数据样本，它的类别标记是？已知的未知的都可以负类机器学习要完成的任务是通过经验（一般我们指已有的数据）改善系统自身的性能，并期待它能在拿到与训练数据同分布的新的未知标记的数据集上表现较好；新的数据样本正是因为标记未知才
一、绪论1.1基本概念加速比：表示加速效果。单个处理器运行花费时间/P个处理器运行花费时间；\(S=\frac{T(1)}{T(p)}\)效率：\(E=\frac{S}{p}=\frac{T(1)}{T(p)\timesp}\)开销：\(C=T(p)\timesp\)可扩展性：处理器数目增多时并行程序的行为；计算通信比：计算花费时间/处理器消息通信花费时间；计算：在1个时间单位内，每个PE（处理单元）能完成2个数相加，并在本地内存保存计算结果；通信：在3个单位时间内，一个PE能够把数据从自己的本地内存发送到另一个PE的本地内存；输入和输出：程序开始时，整个输入数组A保存在0号处理单元PE0，程
