send屬于什么詞？expect屬于什么動(dòng)詞。We have#39tsentastatementobviously,havewe?我們應(yīng)該還沒(méi)快遞發(fā)出個(gè)通知書(shū)去吧？Shetoresoallthelet

send屬于什么詞？

expect屬于什么動(dòng)詞。

We have#39tsentastatementobviously,havewe?

我們應(yīng)該還沒(méi)快遞發(fā)出個(gè)通知書(shū)去吧？

Shetoresoallthelettershehadsenther.

她把他寫(xiě)來(lái)的信都撕了。

Itautomaticallysendsoutanoverduesignal.

它會(huì)自動(dòng)出現(xiàn)發(fā)出誤點(diǎn)信號(hào)。

Theserecordscommonlytosendher.

這些唱片過(guò)去一般說(shuō)來(lái)使她聽(tīng)得陶醉其中。

Manhassentsomecosmonautsdidthe moon.

人類(lèi)已把宇航員送到月球上。

Shesenttosaythatshehadsafewellyet.

她送過(guò)來(lái)消息說(shuō)她生死不知。

I#39llsendupyourbreakfastintoawhile.

我一會(huì)兒派人來(lái)把你的早飯送來(lái)。

機(jī)器學(xué)習(xí)前需要哪些預(yù)備知識(shí)？

先決條件條件機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)。數(shù)學(xué)不是他是一個(gè)可選可不選的理論方法，只不過(guò)是不可缺的支柱。假如你是一名計(jì)算機(jī)工程師，每天晚上不使用UML、ORM、設(shè)計(jì)模式及其他軟件工程工具／技術(shù)，這樣的話請(qǐng)閉著眼一秒鐘，徹底忘掉一切。這并不是說(shuō)這些概念不有用，絕不是！但是機(jī)器學(xué)習(xí)是需要一種差別的方法。如今Python如此比較流行原因之一是其「原型設(shè)計(jì)速度」。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，一種可以使用幾行代碼即可建模算法的語(yǔ)言肯定是必要的。

微積分、線性代數(shù)、概率論在機(jī)器學(xué)習(xí)幾乎所有算法中不可缺失。假如你的數(shù)學(xué)背景很基礎(chǔ)扎實(shí)，請(qǐng)?zhí)@一章節(jié)。若他要不，這樣新的再溫習(xí)一遍幫一下忙這些重要的是概念也還好。確定到理論的數(shù)量，我當(dāng)然不我建議你大家從大部頭正在。盡管一就開(kāi)始是可以用它去查詢?cè)敿?xì)概念，但是初學(xué)者先參與簡(jiǎn)單的話題也很好。網(wǎng)上有很多好的免費(fèi)資源（.例如Coursera、可汗學(xué)院或優(yōu)達(dá)學(xué)城），實(shí)用點(diǎn)且合適各種背景的人群。只不過(guò)我個(gè)人建議從提綱之類(lèi)的簡(jiǎn)明書(shū)籍上手，其中所有核心概念均被比較復(fù)雜，都無(wú)所謂概念可在是需要的時(shí)候自行網(wǎng)上查詢。這種方法可是夠不夠系統(tǒng)，但卻避免了這樣的缺陷：大量怪異概念也讓沒(méi)有功底扎實(shí)理論背景的人望而生畏。

初學(xué)者最好就是先怎么學(xué)習(xí)a選項(xiàng)內(nèi)容：

概率論離散型和發(fā)動(dòng)型隨機(jī)變量比較多分布特點(diǎn)（伯努利分布、二項(xiàng)式分布、正態(tài)分布、指數(shù)分布、泊松分布、Beta和Gamma分布）矩估計(jì)也和大似然估記貝葉斯統(tǒng)計(jì)相關(guān)性系數(shù)防處方差（CorrelationwellCovariance）線性代數(shù)向量和矩陣矩陣的行列式特征向量和特征值矩陣分解（如SVD）微積分極限與導(dǎo)數(shù)微分和積分?jǐn)?shù)值計(jì)算與最優(yōu)化方法資源《概率論入門(mén)》，Grinstead、Snell著（~chance/teaching_aids/books_articles/probability_）《線性代數(shù)入門(mén)》，Wise、Gallagher著（~liam/teaching/4315-spr06/LinAlg.pdf）《微積分入門(mén)》，Heinbockel著（~jhh/Volume-1.PDF）