比特币自诞生起就充满了争议。近日最引人瞩目的声音莫过于以太坊创始人Vitalik在某网络社群中的发问： PoW机制每年消耗数十亿美元，这个损耗超过了盗窃和诈骗，这难道不是一个悲剧吗？比特大陆及其控制的

　　最快的学习区块链的方式是自己创建一个。 我们都对比特币的崛起感到惊讶惊奇，并且想知道其背后的技术——区块链是如何实现的。 但是完全搞懂区块链并非易事，至少对我来讲是这样。我喜欢在实践中学习，通过写代码

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　　1. 前言 分类与回归树（Classification and Regression Trees, CART）是由四人帮Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Ol

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　　1. 集成学习 集成学习（ensemble learning）通过组合多个基分类器（base classifier）来完成学习任务，颇有点“三个臭皮匠顶个诸葛亮”的意味。基分类器一般采用的是弱可学习（

　　一.Adaboost理论部分 1.1 adaboost运行过程 注释：算法是利用指数函数降低误差，运行过程通过迭代进行。其中函数的算法怎么来的，你不用知道！当然你也可以尝试使用其它的函数代替指数函数，

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　　感知机是个相当简单的模型，但它既可以发展成支持向量机（通过简单地修改一下损失函数）、又可以发展成神经网络（通过简单地堆叠），所以它也拥有一定的地位。为方便，我们统一讨论二分类问题，并将两个类别的样本分

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　　决策树算法 定义 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。本质上决策树是通过一系列规则对数据

　　RNN是一个循环递归网络，因此在t时刻，网络的输出误差不仅与t时刻的隐含状态有关，也与t时刻之前的所有时刻的隐含状态有关。这一特点，正表明RNN相比传统的隐马尔科夫模型的优势是它充分考虑了历史所有时刻

　　写在前面的话 深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向，吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇，从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推