机器学习简要复习笔记
1. 基本概念 1.1 统计学习基本 1.1.1 三要素 模型:模型是描述输入与输出之间的一种数学公式或者工具,比如一个数学表达式。(菜谱中的“烹饪方法”(炒、炖、烤))。 策略:评价模型的标准,比如误差最小、精简等(判断菜好不好吃的标准(色、香、味))。 算法:求解模型最优参数的方法(具体操作步骤
1. 基本概念 1.1 统计学习基本 1.1.1 三要素 模型:模型是描述输入与输出之间的一种数学公式或者工具,比如一个数学表达式。(菜谱中的“烹饪方法”(炒、炖、烤))。 策略:评价模型的标准,比如误差最小、精简等(判断菜好不好吃的标准(色、香、味))。 算法:求解模型最优参数的方法(具体操作步骤
包含了线性表的查找、二叉搜索树、二叉平衡树(AVL)的概述以及代码
关于哈夫曼算法以及哈夫曼编码的概述和代码。
文件操作的模型 与 标准库提供的操作文件接口
C语言的可执行文件的构建机制,多文件分模块下常见链接错误,头文件的含义,static关键字的作用
函数概述、函数指针、函数参数
C语言空间管理
数组名的含义和初始化语法、多维数组的含义和地址表示、多维指针的含义
地址的含义及指针概念的提出、指针的运算、指针与数组
常用位运算和使用场景总结、其他运算符梳理、不同容量内存的赋值逻辑、指针const的结合,typedef