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LeetCode link first thought create a set to maintain all the words split each word from index i (i from 0 to end), if the first part of it is in the set, and...

搜索本地设备内的文件及其他内容，以及建立你用来搜索的应用内容的索引。 主题 查询（Queries）1class NSMetadataQuery 一个对Spotlight元数据（metadata）执行的查询。 1protocol NSMetadataQueryDelegate 一个允许元数据（metadata）查...

持久化保存用来设置（configure）你的应用的域名范围（domain-scoped）内的若干信息。 主题 应用特定数据（App-Specific Data）1class UserDefaults 用户默认数据库的接口，您可以将键值对对永久存储在给定设备上的应用调用中。（An interface to the...

精准率跟召回率的定义跟原理就不赘述了，这里主要还是加深一下对这两个值的理解。还是先上公式：$精准率：$ precision = \frac{True Positive}{True Positive + False Positive}$召回率：$ recall = \frac{True Positive}{Tr...

残差对训练集拟合之后，训练集本身对该拟合的误差。（注意：即使是训练集也是有误差的，不然完全一样的话就过拟合了） 去除方法拟合之后，去掉残差最大的一部分（通常10%），然后重新拟合，反复多次。

分类 回归 输出类型 离散 连续 本质 寻找决策边界（decision boundary） 寻找最佳拟合线 如何评价 准确率（accuracy） 误差平方和（SSE）或 R2

分类：离散数据回归：连续数据 本质：找到决策边界（decision boundary）

回归：连续数据分类：离散数据 本质：找到最佳拟合线 线性回归本质：找到y跟x之间的线性关系 y = mx + b m是斜率（slope），b是截距（intercept）在sklearn中，斜率保存在 reg.coef_ 参数中，截距保存在 reg.intercept_ 参数中。 线性回归误差 误差平方和（S...