决策树

《数据分析实战》数据分析实战 由实战经验丰富的两位数据分析师执笔，数据分析实战 首先介绍了商业领域里通用的数据分析框架，然后根据该框架，结合8个真实的案例，详细解说了通过数据分析解决各种商业问题的流程，让读者在解决问题的过程中学习各种数据分析方法，包括柱状图、交叉列表统计、A B测试、多元回归分析、逻辑回归分析、聚类、主成分分析、决策树分析、机器学习等。特别是书中使用的数据都是未经清洗的原始数据，对如何加工数据以用于数据分析也进行了详细的介绍。读者可以使用R语言实际操作数据，体验真实的数据分析流程，避免纸上谈兵

单细胞分析需要强大的可视化和交互式数据探索。智文已经有了. 智文网络插件包含了网络可视化的一个方便的网络浏览器。我们采用迭代力导引法对二维平面上的节点进行布局

清华大学近日宣布，专门为高中生打造的教材《人工智能（高中版）》将于今年9月正式出版发行。图灵奖得主、中国科学院院士姚期智领衔，清华姚班、智班师资组成编委团队编写教材，内容包括搜索、机器学习、神经网络等八个人工智能核心基础模块，并将配备专属资源网站，为高中生学习提供帮助。 依据我国《新一代人工智能发展规划》，在中小学阶段设置人工智能相关课程

1、利用自然语言处理技术和机器学习算法对文本数据进行挖掘分析； 2、负责自然语言处理技术在机器翻译、自动批改、自动问答、人机对话、语义理解等方向上的应用研究； 3、负责自然语言处理相关核心技术研发及前沿算法跟踪，根据产品需求完成技术转化，推动业务发展。 能力要求： 3、实践过自然语言处理任务中的至少一种任务，包括但不限于分词、词性标注、命名实体识别、语言模型、句法分析、数据抓取、文本分类、文本检索、情感分析、自动问答、自动批改、自动摘要、机器翻译等； 5、熟悉面向文本的常见机器学习算法（逻辑回归、SVM、决策树、贝叶斯等）的原理与算法，以及CNN、RNN、LSTM、Sequence to sequence、GAN等模型者优先； 6、熟悉Hadoop、Spark、Nutch框架者优先； 7、有Tensorflow Caffe2 Theano等深度学习框架与自然语言处理结合实际项目经验者优先； 8、良好的英语阅读能力，学习能力强，能独立分析并解决问题。

机器学习是实现人工智能的一种途径，它和数据挖掘有一定的相似性，也是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。对比于数据挖掘从大数据之间找相互特性而言，机器学习更加注重算法的设计，让计算机能够白动地从数据中“学习”规律，并利用规律对未知数据进行预测。因为学习算法涉及了大量的统计学理论，与统计推断联系尤为紧密，所以也被称为统计学习方法

整个在PMP考试中需要你去关注计算的地方其实比较少。影响图，是说将项目中的一个情景表现为一种实体结果或影响，把们进的这样一个关系给展现出来，相互影响的关系。 概率分布的方式来去呈现这样一个风险的事

既然具备了物联网所需的全部技术，那么整个物联网又是怎么建立的呢？整个过程充满曲折，对那些探索物联网业务的公司而言充满机会和挑战。 专家们预言，在物联网的潜力被充分发掘出来之前，将有3个发展阶段。基本上就是安装和连接设备，使得两个以上的设备为了一个共同的目的而联合工作，然后开发一个应用以分析关联的数据，甚至触发更加复杂的操作

清华大学近日宣布，专门为高中生打造的教材《人工智能（高中版）》将于今年9月正式出版发行。图灵奖得主、中国科学院院士姚期智领衔，清华姚班、智班师资组成编委团队编写教材，内容包括搜索、机器学习、神经网络等八个人工智能核心基础模块，并将配备专属资源网站，为高中生学习提供帮助。 依据我国《新一代人工智能发展规划》，在中小学阶段设置人工智能相关课程

机器学习是计算机科学与人工智能的重要分支领域. 本书作为该领域的入门教材，在内容上尽可能涵盖机器学习基础知识的各方面。 为了使尽可能多的读者通过本书对机器学习有所了解 作者试图尽可能少地使用数学知识. 然而 少量的概率、统计、代数、优化、逻辑知识似乎不可避免. 因此 本书更适合大学三年级以上的理工科本科生和研究生 以及具有类似背景的对机器学 习感兴趣的人士. 为方便读者 本书附录给出了一些相关数学基础知识简介. 全书共16 章，大致分为3 个部分：第1 部分（第1～3 章）介绍机器学习的基础知识；第2 部分（第4～10 章）讨论一些经典而常用的机器学习方法（决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习）；第3 部分（第11～16 章）为进阶知识，内容涉及特征选择与稀疏学习、计算学习理论、半监督学习、概率图模型、规则学习以及强化学习等.前3章之外的后续各章均相对独立 读者可根据自己的兴趣和时间情况选择使用. 根据课时情况 一个学期的本科生课程可考虑讲授前9章或前10章; 研究生课程则不妨使用全书. 书中除第1章外 每章都给出了十道习题. 有的习题是帮助读者巩固本章学习 有的是为了引导读者扩展相关知识. 一学期的一般课程可使用这些习题 再辅以两到三个针对具体数据集的大作业. 带星号的习题则有相当难度 有些并无现成答案 谨供富有进取心的读者启发思考. 本书可作为高等院校计算机、自动化及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。

两个算法都是稳定排序，传入的iterator类型不一样。有什么特殊说法吗？两个得到的结果一样！ 一个是merge，一个是sort。这个我当然明白，还是没说到重点