Bar Chart of Linear Regression Coefficients as Feature Importance Scores 图像 小部件

几千年来，人们就已经有了思考如何构建智能机器的想法。从那时开始，人工智能 (AI) 经历了起起落落，这证明了它的成功以及还未实现的潜能。如今，随时都能听到应用机器学习算法来解决新问题的新闻。从癌症检测和预测到图像理解和总结以及自然语言处理，AI 正在增强人们的能力和改变我们的世界。

1 . 属性选择方法 : 树根属性选择的方法很多 , 这里介绍一种常用的方法 , 信息增益 ;

今年三月份通知5月27日的软考临时修改了考试教材，改成第四版。据我们估计，新版和旧版相比修改的内容达到20%-30%，一起备考的老哥们基本都是二月份开始学的，三月份刚学完一轮，然后被通知要重新学。。白学了，真香~

跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力

跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力

Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有一个标准化和简单的接口用来预处理数据和进行模型的训练，优化和评估。

这周将Trie树看了一下下面进行总结 概念：Trie，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。典型应用是用于统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），所以经常被搜索引擎系统用于文本

1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;

1 . 决策树 : 决策时基于 “树” 结构 , 这也是模拟人在进行决策时采用的策略 ;

本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法开篇与决策树部分。

随着网络的迅速发展，依托于网络的购物作为一种新型的消费方式，在全国乃至全球范围内飞速发展。电子商务成为越来越多消费者购物的重要途径。我们被客户要求撰写关于网络购物行为的研究报告。

本文是继《微服务架构系列一：关键技术与原理研究》的后续，系列一中论述了微服务研究的背景和意义，主要调研了传统架构的发展以及存在的问题和微服务架构的由来，然后针对微服务架构的设计原则、容器技术、服务发现、通信机制、持续集成等方面进行了分析与研究，并简单讲述了谷歌Kubernetes的相关组件和原理。系列二依据系列一中讲述的相关技术，进行了业务原理分析和建模，然后一步步实现了基于机器学习的密码强度评测服务，搭建相关环境并部署编排服务和进行了相关验证，最后对微服务架构设计进行了总结和展望，并简单概述了后续系

1. 数据、信息和知识是广义数据表现的不同形式。 2. 主要知识模式类型有：广义知识，关联知识，类知识，预测型知识，特异型知识 3. web挖掘研究的主要流派有：Web结构挖掘、Web使用挖掘、Web内容挖掘 4. 一般地说，KDD是一个多步骤的处理过程，一般分为问题定义、数据抽取、数据预处理、.数据挖掘以及模式评估等基本阶段。 5. 数据库中的知识发现处理过程模型有：阶梯处理过程模型，螺旋处理过程模型，以用户为中心的处理结构模型，联机KDD模型，支持多数据源多知识模式的KDD处理模型 6. 粗

（临近春节，亲朋好友来往频繁，昨日还应邀前往潮州宾馆参加了校友会举办的会议，进度相对受制）

作者 | Arunkumar Arunachalam 译者 | 明知山 策划 | 丁晓昀 程序员和非程序员通常可以在低代码 / 无代码（LCNC）平台上通过拖放的方式构建应用程序，几乎不需要编码，可以一键部署，在传统的缓慢、昂贵和效率低下的开发和部署过程提供了另一条途径。 这些平台旨在加快这一过程，提供快速的“应用程序开发和部署平台即服务”。 照片来自Felix Mittermeier（Unsplash） LCNC 的发展状态 Nasscom 的一份报告指出，LCNC 可以减少 3 到 7

Colab是google最近推出的一项Python在线编程的免费服务, 有了它,不学Python编程的理由又少了一个 Colab环境已经集成了流行的深度学习框架Tensorflow,并附赠了一个虚拟机(40GB硬盘+2*2.30GHZ CPU+12.72GB内存),如果在国内无法访问google的服务又不想科学上网, 可以考虑微软推出的 notebook Colab的操作类似于jupyter notebook Colab如同使用 Google 文档或表格一样存储在 Google云端硬盘中，并且可以共享

决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：

决策树是一种简单高效并且具有强解释性的模型，广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗由多个判断节点组成的树，如：

TypeChat 是一个革命性的库，它简化了使用 TypeScript 构建自然语言模型界面的过程。传统模式下，创建自然语言模型界面是一项复杂的任务，通常依赖复杂的决策树来确定意图并收集行动所需的输入。随着大型语言模型（LLM）的出现，这个过程变得更加容易，但它也带来了新的挑战，例如限制模型回复的安全性、构建响应以供进一步处理以及确保模型回复的有效性。