好好鱼

作为一个程序员，代码能力毋庸置疑是非常非常重要的，就像现在为什么大厂面试基本都问什么 API 怎么实现可见其重要性。我想说的是居然手写这么重要，那我们就必须掌握它，所以文章标题用了死磕，一点也不过分，也希望不被认为是标题党。 作为一个普通前端，我是真的写不出 Promise A…

请各位读者添加一下作者的微信公众号，以后有新的文章，将在微信公众号直接推送给各位，非常感谢。 0.前言 免责声明 若文章中内容存在无法加载的情况，请移步作者其他博客。 简书 CSDN 关于本文中出现的面试题，请勿询问具体公司。 之所以分享出来，只是作为热爱前端的小伙伴们分享讨论…

16个demo，webpack+react搭配使用首先教大家2个新技能 1.按照正常github地址情况下，你的github本身不能访问目录。 例如要访问vue-demo下的vueCpu文件夹:https://github.com/holidaying/vue-demo/vue…

今天你 code 了吗？

斯考特 · 杨在 12 个月内完成 4 年 MIT 计算机科学的课程（33 门课），读完一门课程，大概只需要 1.5 个星期。诀窍在于，他有一套加速学习的策略，这套策略历经 33 门课的锤炼，力图弄清楚学得更快的窍门。

总结线性回归和逻辑回归算法

决策树知识点总结

SVM 是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解。或者简单的可以理解为就是在高维空间中寻找一个合理的超平面将数据点分隔开来，其中涉及到非线性数据到高维的映射以达到数据线性可分的目的。

随机森林指的是利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器。它是由多棵 CART(Classification And Regression Tree) 构成的。对于每棵树，其使用的训练集是从总的训练集中有放回采样出来的，这意味着总训练集中有些样本可能多次出现在一棵树的训练集中，也可能从未出现在一棵树的训练集中。在训练每棵树的节点时，使用的特征是从所有特征中按照一定比例随机地无放回的抽取的，假设总的特征数是 M, 则这个比例可以是 (√M),12(√M),2(√M)。