依概率收敛和以概率一收敛是常见的收敛定义。但不易分清。

无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 所以我们引入神经网络。

自Wolfram Mathematica 11.3起逐渐开始支持神经网络等功能，

机器学习的定义（Arthur Samuel）在进行特定编程的情况下，给予计算机学习能力的领域。 （Tom Mitchell）一个程序被认为能从经验（Experience，E)中学习，解决任务(Task,T)，达到性能度量值(preference，P），有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时的性能有所提升。 监督学习：监督学习指的就是我们给学习算法一个数据集。这个数据集由“正确答案”组成。 无监督

吴恩达老师的机器学习课程，可以说是机器学习入门的第一课和最热门最经典的课程，在吴老师自己创办的coursera上可以观看。 以下是笔记部分：

今天的每日一题虽然难度不大，但比较有趣，事实上也无需大学的知识就能解决。

串的模式匹配算法在许多领域，包括爬虫、机器学习等都有重要应用。以下列了一些串的模式匹配算法：

听了张敬轩的《春秋》，本想提笔写写自己的感受，奈何在知乎上看到了一个写得非常非常好的评论，有种”眼前有景道不得,崔颢提诗在上头“的感觉。

她低头看着湖水，黑暗中仿佛空无一物，只有黑幽幽的颜色，一片巨大的虚无在她脚下铺展开来。没关系的，她告诉自己，然后，她就跨出小船，走进水中。 ——《无声告白》

梯度下降法是一种常见的无约束优化方法,其问题定义为$$min f(x),x\in R^n,f在R^n上连续可微$$