Conjecture
Scala 机器学习框架Conjecture 是 Esty 开发的构建机器学习模型框架，在 Hadoop 中使用 Scalding DSL 构建。Conjecture 的目的是允许静态统计模型在广泛的产品设置中作为可变组件。应用包括等级，分类，推荐系统，评价，过滤和回退。Conjecture 主要强调灵活性，可以处理大范围的各种输入。Conjecture 无缝集成了 Hadoop 和 Scalding，可以处理大型的数据，同时还集成了现有的 ETL processes。
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For any even number n greater than or equal to 4, there exists at least one pair of prime numbers p1 and p2 such that n = p1 + p2. 给你一个n >=4, 至少一对 p1 p2， n = p1+p2 This conjecture has not been proved
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老师布置的一个小作业–用python代码实现角谷猜想，下面就给大家提供一个思路，供大家参考。 ''' 角谷猜想： n 是一个自然数 如果 n 是奇数，则 n = 3 * n + 1 如果 n 是偶数，则 n = n / 2 当 n = 1 时输出整个计算过程的序列。 如当 n = 3 时， 输出 3 10 5 16 8 4 2 1 ''' 角谷猜想（又名：冰雹猜想）是指一个正整数x，如果是奇数
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Goldbach’s conjecture is one of the oldest and best-known unsolved problems in number theory and all of mathematics. It states that every even natural number greater than 2 2 2 is the sum of two prime
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In number theory, Goldbach's conjecture states that every even integer greater than $$$2$$$ is the sum of two prime numbers. A weaker version of this conjecture states that every odd number greater th
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题目链接：Collatz Conjecture 显然有一个3个log的做法。先预处理任意区间的gcd。用ST表即可。 然后枚举每一个作为最后一个位置，往前二分即可。然后是过不了的。 代码： #pragma GCC optimize("-Ofast","-funroll-all-loops") #include<bits/stdc++.h> #define int long long using n
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http://acm.csu.edu.cn:20080/csuoj/problemset/problem?pid=2276 Description The Brocard Erdös-Straus conjecture is that for any integern > 2 , there are positive integersa ≤ b ≤ c,so that : 4n=1a+1b+1
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In 1742, Christian Goldbach, a German amateur mathematician, sent a letter to Leonhard Euler in which he made the following conjecture: Every even number greater than 4 can be written as the sum of tw
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有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso
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Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库，这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成，可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性，这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
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主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白，并完成所有的老师布置的习题，而推荐的书籍是不做要求的，如果有些书籍是需要看完的，我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
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机器学习与人工智能学习笔记，包括机器学习、深度学习以及常用开源框架（Tensorflow、PyTorch）等。
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“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想，通过把多分类器组合在一起的方式，构建出一个强分类器；这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上，随机森林就属于集成学习的范畴。通常，集成学习具有更强的泛化能力，大量弱分类器的存在降低了分类错误率，也对于数据的噪声有很好的包容性。
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主要内容：机器学习,深度学习,机器学习与深度学习的区别,机器学习和深度学习的应用人工智能是近几年来最流行的趋势之一。机器学习和深度学习构成了人工智能。下面显示的维恩图解释了机器学习和深度学习的关系 - 机器学习 机器学习是让计算机按照设计和编程的算法行事的科学艺术。许多研究人员认为机器学习是实现人类AI的最佳方式。机器学习包括以下类型的模式 - 监督学习模式 无监督学习模式 深度学习 深度学习是机器学习的一个子领域，其中有关算法的灵感来自大脑的结构和功能，称为人工神经网络。
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主要内容：数据量,硬件依赖,特色工程在本章中，我们将讨论机器和深度学习概念之间的主要区别。 数据量 机器学习使用不同数量的数据，主要用于少量数据。另一方面，如果数据量迅速增加，深度学习可以有效地工作。下图描绘了机器学习和深度学习在数据量方面的工作 - 硬件依赖 与传统的机器学习算法相反，深度学习算法设计为在很大程度上依赖于高端机器。深度学习算法执行大量矩阵乘法运算，这需要巨大的硬件支持。 特色工程 特征工程是将领域知识放入指定特征的