输入：已构造的kd树：目标点；输出：的最近邻（1）在kd树中找出包含目标点的叶节点：从根节点出发，递归地向下访问kd树。若目标点当前维的坐标小于切分点的坐标，则移动到左子节点，否则移动到右子节点。直到子节点为叶节点为止。（2）以此叶节...

kd树是一种对k维空间中的实例点进行存储，以便对其进行快速检索的树形数据结构。kd树是二叉树，表示对k维空间的一个划分。构造kd树相当于不断地用垂直于坐标轴的超平面将k维空间切分，构成一系列的k维超矩形区域。kd树的每个节点对应于一个...

笛卡尔积笛卡尔乘积是指在数学中，两个集合X和Y的笛卡尓积（Cartesianproduct），又称直积，表示为X×Y，第一个对象是X的成员而第二个对象是Y的所有可能有序对的其中一个成员。例如，A={a,b},B={0,1,2}，...

概率模型与非概率模型的区别在于模型的内在结构。概率模型一定可以表示为联合概率分布的形式，其中的变量表示输入、输出、因变量甚至参数。而针对非概率模型则不一定存在这样的联合概率分布。统计学习的模型可以分为概率模型（probabilisti...

超参搜索算法一般包括的要素（1）目标函数（2）搜索范围，上限和下限缺点（3）其他参数，如搜索步长。网格搜索查找搜索范围内所有的点来确定最优值；实际应用中先用较大搜索范围和较大步长，寻找全局最优值可能位置；然后逐步缩小搜索范围和搜索步长...

过拟合是指学习时选择的模型所包含的参数过多，以至出现这一模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测得很差的现象。当训练集效果差，欠拟合（如accuracy<0.8）；训练集效果好，测试集效果差，过拟合欠拟合解决方法：增加特征提高...

混淆矩阵，又称误差矩阵，就是分别统计分类模型归错类，归对类的观测值个数，然后把结果放在一个表里展示出来。这个表就是混淆矩阵。混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。TN：Tru...

TP：将正类预测为正类数FN：将正类预测为负类数FP：将负类预测为正类数TN：将负类预测为负类数分类任务指标Accuracy（准确率）：分类正确的样本占总样本个数的比例缺点：不同类...

经验风险（经验损失）：模型关于训练数据集的平均损失R_{\rmsrm}(f)=\...

回归模型常用的损失函数有：0-1损失函数：L...

确定问题：有监督问题还是无监督问题？回归问题还是分类问题？数据收集与处理特征工程：包括特征构建、特征选择、特征组合等模型训练、调参、评估：包括模型的选择，选择最优的参数模型部署：模型在线上运行的效果直接决定模型的成败

内容介绍：《哲学100问:从古希腊到黑格尔》系统阐述从古希腊到黑格尔时期的哲学史发展进程，涉及苏格拉底、柏拉图、亚里士多德、笛卡尔、休谟、卢梭、康德、黑格尔等38位哲学家的思想精髓；集中梳理古希腊哲学、中世纪哲学、近代理性主义、法国启...

这是一本旨在探讨美国和加拿大金融体系异同的书，目标读者包括但不局限于研究美国和加拿大历史的专业人士，是一本面向非专业读者的金融比较史之书。作者在书中揭示了自19世纪初以来，美加两国金融体系所走的不同道路。2008年的金融危机波及全球...

少即是多”的前沿行为科学，荣登《自然》杂志封面，行为科学界大咖推崇的行为学著作，成大事的人，都擅长做减法。[downloadtype="baidu"url="https://pan.baidu.com/s/1uFtmAi9TVTt...

一、操作上需避免的坑1、不要一个手机切换登录不同抖音号，做到一机一卡一号。2、不要花钱去互粉、互赞、刷粉、刷赞，没有任何意义，还会被平台降权3、不要过于频繁的发布作品，会被平台判定为营销号，每天最多2-3个，发布作品之间最好间隔几...