课程的所有数据和代码在我的Github：Machine learning in Action，目前刚开始做，有不对的欢迎指正，也欢迎大家star。除了 版本差异，代码里的部分函数以及代码范式也和原书不一样（因为作者的代码实在让人看的别扭，我改过后看起来舒服多了）。在这个系列之后，我还会写一个scikit-learn机器学习系列，因为在实现了源码之后，带大家看看SKT框架如何使用也是非常重要的。 

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在无向连通图中，删除一个顶点v及其相连的边后，原图从一个连通分量变成了两个或多个连通分量，则称顶点v为割点，同时也称关节点(Articulation Point)。一个没有关节点的连通图称为重连通图(biconnected graph)。若在连通图上至少删去k 个顶点才能破坏图的连通性，则称此图的连通度为k。关节点和重连通图在实际中较多应用。显然，一个表示通信网络的图的连通度越高，其系统越可靠，无

动态规划中，我曾对于01背包和硬币问题有过一些理解，今天参考了博客上其他同学的经验，完成了最长公共子序列LCS的代码实现。上面都是摘自《算法导论》，如果熟悉这两个内容，那么实现起来就方便许多。2.状态转移表（数组用来存放位置和长度）

如果事件（即生成数据的过程）是独立的，那么观察所有数据的总概率就是单独观察到每个数据点的概率的乘积（即边缘概率的乘积）。（因为我们只使用了 10 个数据点，做出这样的草率决定是不明智的，但考虑到我是用某个确定的分布函数生成这些数据点，我们就凑合着用吧）。但是，尽管这两个值是相等的，但是似然度和概率从根本上是提出了两个不同的问题——一个是关于数据的，另一个是关于参数值的。更有可能的是，在真实的场景中

Grid Search：一种调参手段；：在所有候选的参数选择中，通过循环遍历，尝试每一种可能性，表现最好的参数就是最终的结果。其原理就像是在数组里找最大值。（为什么叫网格搜索？以有两个参数的模型为例，参数a有3种可能，参数b有4种可能，把所有可能性列出来，可以表示成一个3*4的表格，其中每个cell就是一个网格，循环过程就像是在每个网格里遍历、搜索，所以叫grid search）

再让我们回归一下本文开始的特征工程的思维导图，我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作，而且不管是数据预处理，还是特征选择，抑或降维，它们都是通过某个类的方法fit_transform完成的，fit_transform要不只带一个参数：特征矩阵，要不带两个参数：特征矩阵加目标向量。这些难道都是巧合吗？还是故意设计成这样？方法fit_transform中有fit这一单词，它和训练模型的f

OSI（Open System Interconnect），即开放式系统互联。一般都叫OSI参考模型，是ISO（国际标准化组织）组织在1985年研究的网络互连模型。ISO为了更好的使网络应用更为普及，推出了OSI参考模型。其含义就是推荐所有公司使用这个规范来控制网络。这样所有公司都有相同的规范，就能互联了。OSI定义了网络互连的七层框架（物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层）

赋权有向图或者无向图。

 课程的所有数据和代码在我的Github：Machine learning in Action，目前刚开始做，有不对的欢迎指正，也欢迎大家star。除了 版本差异，代码里的部分函数以及代码范式也和原书不一样（因为作者的代码实在让人看的别扭，我改过后看起来舒服多了）。在这个系列之后，我还会写一个scikit-learn机器学习系列，因为在实现了源码之后，带大家看看SKT框架如何使用也是非常重要的..