阚志平

一、线性表的定义和基本操作 2.1.1 线性表的基本概念 线性表：是具有相同数据类型的 n 个数据元素的有限序列。 (Eg:所有的整数按递增次序排列，不是顺序表，因为所有的整数是无限的) 其中n为表长

一、贝叶斯决策论 1.贝叶斯判定准则： 假设有N种可能的类别标记，y={c1,c2,…,cn},x 为样本。基于后验概率将样本x分到第i类的条件风险为： 为最小化总体风险，只需在每个样本上选择那个能使

神经网络是机器学习领域中的一种重要模型，其灵感来源于人脑中的神经元连接和工作方式。下面我将详细介绍一下神经网络的基本概念、结构、工作原理以及它在实际应用中的表现。 基本概念 神经网络（Neural N

集成学习（Ensemble Learning）是一种机器学习范式，它通过结合多个基学习器（base learner）来构建一个更加强大或更可靠的模型。集成学习的目标是利用多个模型的集体智慧来提高单个模

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。 一、基本原理 1. 最大间隔分类：SVM 的核心思想是寻找一个能够将不同类别数据点

决策树是一种在机器学习中广泛应用的监督学习算法。决策树是一种常用的机器学习算法，它模仿人类决策过程，通过一系列的判断来对数据进行分类或回归。 一、基本概念 决策树通过对数据进行一系列的决策判断来进行分

一、题目描述 罗马数字包含以下七种字符: I， V， X， L，C，D 和 M。 例如 27 写做  XXVII, 即为 XX + V + II 。 通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但

一、概念 聚类是将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。同一簇中的样本尽可能相似，不同簇中的样本尽可能不同。 二、目标与用途 1. 目标 使得簇内的样本之间具有较高的相似度，而簇

一、大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。 这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更