CSAPP程序的机器级表示3
CSAPP程序的机器级表示3数组的分配和访问基本原则我们首先来看看数组的声明
T A[N]
其中T是数据类型，N是整形常数。
这个声明有两个效果
在内存中分配了一个 $L\cdot N$ 字节的连续区域，这里L是数据类型T的大小（单位为字节）。
引入了标识符A，可以用A来做指向数组开头的指针，记
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SVM_and_KernelSVM
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SVM and KernelSVMSVM部分文字摘自 https://www.jianshu.com/p/0b09dc432081
现在我们仍然有两类，一类红点一类绿点
现在我们要做的是如何将这两种数据准确的分隔开来。看图像其实很简单，可以横着画一条直线或者竖着画或者斜着画都能将其分隔开来。那么s
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K-NN算法
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K-NN 算法K-NN(K-Nearest Neighbors) 算法也是用来分类的，他直观上十分容易理解：
现在有两类，分别用红色的加号和绿色的加号描出，现在我们进来了一个新的数据点，我们的目标就是将这个数据点划到哪一类里面去。
比如说下面这个点经过类K-NN 算法，被划归到红色的那一类取了
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Logistic_Regression
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Logistic Regression学习自：https://www.jianshu.com/p/3254560624b7
我们之前谈论的都是线性回归问题，线性回归问题一般解决的时自变量和应变量存在线性关系的数据。比如说下面这张图。
但是对于这种数据，是一些关于年龄信息和客户是否购买产品的数据 线
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CSAPP程序的机器即表示2（6~11节）
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CSAPP程序的机器即表示2控制通常，C 语言中的语句和机器代码中的指令都是按照它们在程序中出现的次序，顺序执行的。用jump 指令可以改变一组机器代码指令的执行顺序，jump 指令指定控制应该被传递到程序的某个其他部分，可能是依赖于某个测试的结果。编译器必须产生构建在这种低级机制基础之上的指令序列
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评估与选择合适的回归模型
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选择合适的回归模型学习自： https://blog.csdn.net/zrh_CSDN/article/details/81190001
R-Squard Intuition线性回归问题中，R-Squared 是用来衡量回归方程与真实样本输出之间的相似程度。其表达式如下所示：
$R^2 = 1-\
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决策树和随机森林回归
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决策树和随机森林回归决策树https://www.jianshu.com/p/fcbbd8f2acd5
首先我们来了解一下CART(Classification And Regression Tree) 的定义。它被分为两类：分类决策树(Classification Trees) 和 回归决策树 (
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支持向量回归（SVR）
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支持向量回归（SVR）
左图是Linear Regression的 ,右边是svr 的loss function，右图中，$\epsilon-$ Insensitive tube描述的是黄色管道，$\epsilon$ 是管道边界到管道中心的垂直距离。我们定义这个区域内的点损失为0，这个区域以外的点的
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git基础3
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git 基础3Collaboration 合作
Collaboration workflows
Pushing,fetching and pulling
Pull requests,issues and milestones
Contributing to open-source projects
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