注释都写的非常详细.

笨办法学python的进阶篇，原作者的又一力作。许多人就是通过笨办法学python入门这个语言的。想要进阶还是选笨办法，因为笨办法往往更快

打包了： 《统计学习方法》李航 applied linear regression model applied linear regression the element of statistical learning the nature of statistical learning 建议先看前面的三本 越到涉及的东西越多 很多“容易得”的公式 还是需要好好推导 本资源只用于学习交流 喜欢请买正版书籍

笔记

Abaqus台湾士盟科技接触进阶讲义

目录 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差 过拟合和欠拟合的概念 模型复杂度和误差之间的关系 解决过拟合的方案 梯度消失及梯度爆炸 循环神经网络进阶 GRU LSTM 深度神经网络 过拟合、欠拟合及其解决方案 训练误差和泛化误差        在解释上述现象之前，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization error）。通俗来讲，前者指模型在训练数据集上表现出的误差，后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数，例如线性回归用到的平方损失函

该文档是台湾士盟科技的培训文档，主要讲解了abaqus有限元分析软件的接触方面的问题，很实用，比较有深度，推荐

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《MATLAB优化算法案例分析与应用（进阶篇）》

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