这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列！本系列速查表包含 200 多张知识卡片，分为『计算机科学』『机器学习』『计算机视觉和深度学习基础』『计算机视觉和深度学习精选专题』4个主题，用以回顾多年的 ML 研究、课程和学习中的所有内容，并为机器学习工程师的面试做准备。 这个文件是『计算机科学』主题（其他部分的下载链接见评论区），包含以下部分： PL Fundamentals（PL基础知识） Data Structures & Algorithms（数据结构和算法） Bit Manipulations（位操作） Time/Space Complexity（时间/空间复杂度）

实现朴素贝叶斯分类器算法基本功能，代码有注释，还包括一个垃圾邮件过滤的实例。另外我这次用的是python2.7版，如果用python3的可能需要根据提示修改几个语法（sorted函数的参数）。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：《The Design of Approximation Algorithms》整理自哥本哈根大学同名课程的教学资料。书籍围绕近似算法的几个核心算法技术展开，包括贪婪和局部搜索算法、动态编程、线性和半无限编程以及随机化。资料第一部分的每一章都专门讨论一种算法技术，然后将其应用于几个不同的问题。第二部分重温了这些技术，但对它们进行了更复杂的处理。 ◉ 目录： 贪婪算法和局部搜索 舍入数据和动态编程 线性程序和确定性舍入 线性程序的随机抽样和随机舍入 半定约程序的随机舍入 原始二元法 多路切割问题 随机抽样、优先抽样 心数估计 多数据集的总结 有序数据的总结 乘法权重 在线算法

如果本地上传失败一般应该是数据集不全，下载本数据源可以解决 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people() 执行上面的第二行程序，python会从网上下载labeled_face_wild people数据集，这个数据集大概200M，因为墙的原因下载很慢失败。 下载解压，指定data_home路径：D:\pythonwork\Data\SVM\scikit_learn_data\lfw_home（我的路径）即可。

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学习LC-Edit和Simulate软件使用指导书，熟悉软件使用方法。 使用LC-3Edit 进行机器指令的编写，实现十个整数求和，并编译OBJ文件，利用Simulate模拟器运行OBJ文件得到运行结果。 使用LC-3Edit 进行机器指令的编写，判断地址内存单元中的数据从左到右出现的第一个1的位置，并编译OBJ文件，利用Simulate模拟器运行OBJ文件得到运行结果。

使用随机森林、SVM、线性回归等常用机器学习模型预测肺癌患病数据集的存活时长。 随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。

使用KNN、朴素贝叶斯、SVM、线性回归等算法解决简单的分类问题 源码中包括线性归回算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法及SVM算法的使用方法演示，以及对数据的预处理、训练建模过程。 实现对水果数据集的分析，最终将同类水果进行分类。