本文编译自斯坦福大学的CS231n课程（2022） Module1课程中神经网络部分之一，原课件网页参见：本文（本系列）不是对原始课件网页内容的完全翻译，只是作为学习笔记的摘要总结，主要是自我参考，主要是自我参考，而且也可能夹带一些私货（自己的理解和延申，不保证准确性）。如果想要了解更具体的细节，还请服用原文。如果本摘要恰巧也对小伙伴们有所参考则纯属无心插柳概不认账^-^。......

kNN(k-Nearest Neighbors)算法，即k近邻算法可以说是最简单的机器学习算法，简单到kNN算法模型的构建都不需要训练，收集有标签数据样本就完事了！kNN算法的核心思想是：未知样本对应的target值由“距离”其最近的“k”个样本按照既定的“决策机制”进行决定。正所谓：近朱者赤近墨者黑。本文结合基于scikit-learn的代码实验对kNN算法做一个基本的介绍.

在上一篇的基础之上，进一步给出了任意M进制的格雷码的生成方法及其python代码实现

程序员的算法趣题Q46: 唯一的OX序列 详细解题分析和python代码

在机器学习中，管道机制是指将一系列处理步骤串连起来自动地一个接一个地运行的机制。Scikit-Learn提供了pipeline类用于实现机器学习管道，使用起来十分方便。既然要将不同处理步骤串联起来，首先必须确保每个步骤的输出与下一个步骤的输入的数据是匹配的。所以，管道中的每个步骤都包含两个方法，fit()用于拟合（或者说训练），transform()用于数据转换（将数据转换为下一个步骤所需要的输入

程序员的算法趣题Q51: 同时结束的沙漏 详细解题分析和python代码。题解有问题，欢迎小伙伴帮助指正！

本系列介绍如何搭建一个卷积神经网络用于图像分类的深度学习问题，尤其是再训练数据集比较小的场合。通常来说，深度学习需要大量的数据进行训练，尤其是像在图像处理这种通常数据维度非常高的场合。但是当你没有一个足够大的数据集进行训练的时候应该怎么办呢？本文是本（小）系列的最后一篇，基于预训练模型的模型微调训练一个卷积神经网络图像分类器。

程序员的算法趣题Q34: 会有几次命中注定的相遇 详细解题分析和python代码。本题题解是错误，给大家做反面教材，期待小伙伴帮我指出错误

程序员的算法趣题Q57: 最快的联络网 详细解题分析和Python题解

Tic-Tac-Toe中文常译作井字棋，即在3 x 3的棋盘上，双方轮流落子，先将3枚棋子连成一线的一方获得胜利。Tic-Tac-Toe变化简单，可能的局面和棋局数都很有限（相比中国象棋、日本象棋、围棋等来说连九牛一毛都不到！具体有多少可能的局面以及可能的棋局数，本系列完成以后就可以给出答案了），因此常成为和搜寻的教学例子，同时也是的一道好题目。本系列考虑实现一个Tic-Tac-Toe AI，以由