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第三节课老师抽奖，我心里非常紧张，居然抽到了我，奖励我一支铅笔和一快橡皮，我感到特别的开心。晚上表哥又来我家了，妈妈给我们做了好多好吃的，今天真快乐！

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机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。机器学习的主要任务是指导计算机从数据中学习，然后利用经验来改善自身的性能，不需要进行明确的编程。

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【AK】目录知识图谱1.基础知识2.人工智能核心概念3.实践与应用4.持续学习与进展5.挑战与自我提升6.人脉网络知识图谱人工智能学习思维脉络导图1.基础知识计算机科学基础数学基础（线性代数、微积分、概率论和统计学

如果所做这件事的美好愿望对更多人都是美好的，那么这件事的成功概率就要大很多。“事”和“情”合在一起就是就是做好一件事的两个核心要素：方向和动机。没有动机

3种数据类型评价分类器：真实的分类值；预测的分类值；预测的估计概率。之前的分类算法案例只用了前2种。

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相信提到“数据”这个话题，除了数学、统计等有关领域的专业人士，大多数人都会觉得它枯燥乏味，而且离自己的生活也很遥远，殊不知我们做出的多数正确决定都离不开数据的科学支撑。身处大数据时代，我们习惯于买书前浏览评分、旅游前查看攻略、购物时货比三家、炒股时分析指标......这些辅助决策的参考不就都是数据吗？数据对于我们做出选择时的帮助是巨大的。不过对于数据的使用，我们恐怕只开采了冰山一角，还有更多适用域

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