关于【deepbit】:deepbit（Deepbit注册步骡），今天涌涌小编给您分享一下，如果对您有所帮助别忘了关注本站哦。
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- 1、《深度学习500问》读书笔记One-机器学习部分
- 2、deepbit（Deepbit注册步骡）
- 3、用手机怎么挖比特币？
- 4、deepbit的挖矿端口是多少?
- 5、我在Deepbit注册了个账号（用来挖比特币的)可是我
1、《深度学习500问》读书笔记One-机器学习部分
参考https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions很棒，很有用！！！
机器学习基础
1. 常见算法：回归算法，聚类算法，正则化方法，决策树学习，贝叶斯方法，基于核的算法，关联规则学习，人工神经网络，深度学习，集成算法……
2.计算图导数计算是反向传播，利用链式法则和隐式函数求导。
3.机器学习的学习方式：监督学习，非监督学习，半监督学习，弱监督学习
（1）监督式学习
常见应用场景如分类问题和回归问题。
算法举例：常见的有监督机器学习算法包括支持向量机(Support Vector Machine, SVM)，朴素贝叶斯(Naive Bayes)，逻辑回归(Logistic Regression)，K近邻(K-Nearest Neighborhood, KNN)，决策树(Decision Tree)，随机森林(Random Forest)，AdaBoost以及线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)等。深度学习(Deep Learning)也是大多数以监督学习的方式呈现。
（2）非监督学习
常见应用场景：包括关联规则的学习以及聚类等。
算法举例：常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。
（3）半监督学习
常见应用场景包括分类和回归，算法包括一些对常用监督式学习算法的延伸，通过对已标记数据建模，在此基础上，对未标记数据进行预测。
算法举例：常见算法如图论推理算法（Graph Inference）或者拉普拉斯支持向量机（Laplacian SVM）等。
（4）弱监督学习
算法举例：举例，给出一张包含气球的图片，需要得出气球在图片中的位置及气球和背景的分割线，这就是已知弱标签学习强标签的问题。
4.监督学习的步骤：
a.数据集的创建和分类
b.数据增强（Data Augmentation）
c.特征工程（Feature Engineering）
d.构建预测模型和损失
e.训练
f.验证和模型选择
g.测试及应用
5.常见算法
常见算法的比较，如果看不清，可以看github上的，我也是截的图
6.评估算法的好坏
7.线性回归和逻辑回归的区别
8.机器学习中为什么需要梯度下降
梯度下降是机器学习中常见优化算法之一，梯度下降法有以下几个作用：
（1）梯度下降是迭代法的一种，可以用于求解最小二乘问题。
（2）在求解机器学习算法的模型参数，即无约束优化问题时，主要有梯度下降法（Gradient Descent）和最小二乘法。
（3）在求解损失函数的最小值时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数和模型参数值。
（4）如果我们需要求解损失函数的最大值，可通过梯度上升法来迭代。梯度下降法和梯度上升法可相互转换。
（5）在机器学习中，梯度下降法主要有随机梯度下降法和批量梯度下降法。
9.梯度下降法缺点
梯度下降法缺点有以下几点：
（1）靠近极小值时收敛速度减慢。
（2）直线搜索时可能会产生一些问题。
（3）可能会“之字形”地下降。
10.梯度概念也有需注意的地方：
（1）梯度是一个向量，即有方向有大小。
（2）梯度的方向是最大方向导数的方向。
（3）梯度的值是最大方向导数的值。
11.梯度下降方法比较
12.线性判别分析（LDA）和PCA的区别
13.模型评估
14.如何解决过拟合和欠拟合？
15.决策树（Decision Tree）的三要素？
一棵决策树的生成过程主要分为下3个部分：
1、特征选择：从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准，如何选择特征有着很多不同量化评估标准，从而衍生出不同的决策树算法。
2、决策树生成：根据选择的特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则决策树停止生长。树结构来说，递归结构是最容易理解的方式。
3、剪枝：决策树容易过拟合，一般来需要剪枝，缩小树结构规模、缓解过拟合。剪枝技术有预剪枝和后剪枝两种。
16.决策树算法优缺点
决策树算法的优点：
1、决策树算法易理解，机理解释起来简单。
2、决策树算法可以用于小数据集。
3、决策树算法的时间复杂度较小，为用于训练决策树的数据点的对数。
4、相比于其他算法智能分析一种类型变量，决策树算法可处理数字和数据的类别。
5、能够处理多输出的问题。
6、对缺失值不敏感。
7、可以处理不相关特征数据。
8、效率高，决策树只需要一次构建，反复使用，每一次预测的最大计算次数不超过决策树的深度。
决策树算法的缺点：
1、对连续性的字段比较难预测。
2、容易出现过拟合。
3、当类别太多时，错误可能就会增加的比较快。
4、在处理特征关联性比较强的数据时表现得不是太好。
5、对于各类别样本数量不一致的数据，在决策树当中，信息增益的结果偏向于那些具有更多数值的特征。
今天就简单地看完了，似懂非懂，下次继续。
2、deepbit（Deepbit注册步骡）
电脑如何挖矿赚比特币
但号称比特币全球最大矿池deepbit，它是网址是 https://deepbit.net/ 登陆网站注册帐号。 点我的帐户 5、进入我的帐户信息，这里看到你的矿工信息，帐户有多少比特币的分成，c贡献 6、我的帐户的具体设置。 1、在框里内。
3、用手机怎么挖比特币？
在上文挖矿教程中讲到的比特时代免费提供的矿池，采用P2Pool技术架构，不向用户收取任何费用，是主流矿池中的一个，另外还有BTC Guild和deepbit等矿池，人气也是非常旺的。 虽然每个矿池的设计都不太一样，但是使用方法基本上是。
4、deepbit的挖矿端口是多少?
{ "balance_host": "deepbit.net", "balance_token_url": "http://deepbit.net/settings/", "balance_url": "/api/%s", "host": "pit.deepbit.net", "name": "deepbit", "port": 8332, "url": "http://deepbit.net" }, 也就是说端口是：8332
5、我在Deepbit注册了个账号（用来挖比特币的)可是我
当你有贡献的时侯才会显示连接之后30或60分钟后没有贡献就显示断开了
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