本文将要介绍的这些问题涉及到的机器学习方法如下

线性回归 $~~~~$ 逻辑回归 $~~~~$ 朴素贝叶斯分类器 $~~~~$ 决策树
对偶问题 $~~~~$ 支持向量机 $~~~~$ 神经网络的反向传播

¶致谢

感谢 daycun 同学在通信相关课程上对本人不遗余力的教导

¶gdb简介

gdb 是一个文本界面的调试器，功能强大，适合与 gcc/g++ 搭配使用。

一般来说，GDB主要帮助你完成下面四个方面的功能：
1、启动你的程序，可以按照你的自定义的要求随心所欲的运行程序。
2、可让被调试的程序在你所指定的调置的断点处停住。（断点可以是条件表达式）
3、当程序被停住时，可以检查此时你的程序中所发生的事。
4、你可以改变你的程序，将一个BUG产生的影响修正从而测试其他BUG。

本学期机器学习课程知识点总结，持续更新中…
由于是双语课所以总结尽量也保持双语…

Stanford CS229: Machine Learning (Autumn 2018)

¶Lecture 1 - Welcome

¶Machine Learning Definition

• Arthur Samuel (1959). Machine Learning:
  Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed.
• Tom Mitchell (1998) Well-posed Learning Problem:
  A computer program is said to learn from experience E with respect to some task T and some performance measure P, if its performance on T, as measure by P, improves with experience E.
  阅读全文 »

将博客更换了主题，之前的文章仍然保留，但由于重新进行了配置，未能将之前的评论区内容也保留下来，于是将本文之前所有博文的评论区一律关闭，如果要留言，可以去之前在 GitHub 创建的 issues。

以下内容均摘自参考文献

¶状态机建模

状态机（State Machine），也叫有限状态机（Finite State Machine），简称状态机，状态机的概念来源于时序逻辑电路，又细分为 Mealy 状态机和 Moore 状态机，两者的区别在于是否只根据状态就能得出输出结果。

单片机中借用了这两种状态机的思想，引申出“状态中判断事件”和“事件中查询状态”两种单片机状态机的编程方法。

2020.1.14

¶科三必过

马上就要再考科目三了，今天整理一下科目三的要点，算作回顾与总结吧，上次挂科目三实在是大意了，犯了一些教练多次提到的错误点，有些东西还是要先想明白的，行稳致远嘛

2020.1.15

¶qwq过了过了

虽然安全员很坑，但是本人技术过硬（教练夸的 PS：高情商：还是教练教的好，低情商：都第二次了还能不硬吗qwq），操作还是有的，最后过了是真的舒服
只不过这考场的系统属实带点nt，考完科三一堆人在科四考场旁边干等着，但是大部分人科三成绩没有录入系统，交不了钱，于是就考不了科四
本人迫切地想拿证，于是从九点多等到十一点多科四考场工作人员下班，最后系统还是显示本人科三未通过，无法缴费，今天星期五，那么只能过三天再来了

2020.1.18

¶拿证了

拿到驾驶证也许是另一种意义上的成年吧

¶概念

对于一个有向无环图 $G = (V, E)$ 来说，其 拓扑排序 是 $G$ 中所有结点的一种线性次序
该次序满足如下条件：如果图 $G$ 包括边 $(u, v)$，则结点 u 在拓扑排序中处于结点 $v$ 的前面

• Dijkstra
• Floyd