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最大似然（ML）准则和最大后验概率（MAP）准则，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，多目标跟踪的粒子滤波器

本文介绍了一阶优化方法及其在机器学习中的应用。这不是一门关于机器学习的课程(特别是它不涉及建模和统计方面的考虑)，它侧重于使用和分析可以扩展到具有大量参数的大型数据集和模型的廉价方法。

IV，Information Value，信息价值，信息量，用来表示变量对目标预测的贡献程度，也就是预测能力。该指标经常被用在评分卡模型中进行筛选变量。变量的IV值越大，表示自该变量的预测能力越强。但是求IV值，需要先求WOE值，从计算WOE可知，该指标是用在有监督学习，且目标变量为二分类的任务中。

使用Flask和Python在Heroku Server上进行深度学习模型部署 请参阅有关以下内容的教程- 查看正在运行的应用- 贡献者 Soumya Gupta 许可和版权 :copyright:Soumya Gupta，2019。

Understanding Machine Learning： From Theory to Algorithms

DHSI课程的课程资料-数字人文科学中的机器学习简介

一键提交，推和拉。在历史记录中进行唯一搜索，并撤消Git命令。 强大的命令，如变基，分支重置和挑选樱桃。 现在，它可以与子模块一起使用。 Gitbox与流行的diff工具集成在一起，例如Xcode FileMerge，Kaleidoscope，Changes，DiffMerge。 使用键盘可获得最高效率。使用箭头键在所有窗格和列表之间跳转。 要暂存所有文件，请按Cmd + Shift + Return。要暂存/取消暂存所选文件，请使用“ S”快捷方式。 要拉动，请使用“ U”和“ P”快捷方式。按Option键执行提取。按Cmd + Shift强制推送或重新设置基准。 右键单击菜单包含您可能需要的所有高级功能。例如，要重置分支，请选择提交或还原文件。 要修改提交，只需将其撤消（cmd + Z）。您还可以撤消合并，拉动甚至推动。 要查找错误，请使用颜色标签。检出一个提交，对其进行测试并标记它是否有效。这比git-bisect更好，更直观。

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