专有名词解释

用于对抗过拟合的技术称为正则化

训练误差（training error）

模型在训练数据集上计算得到的误差

泛化误差（generalization error）

模型应用在同样从原始样本的分布中抽取的无限多数据样本时，模型误差的期望。实际中，我们只能通过将模型应用于一个独立的测试集来估计泛化误差， 该测试集由随机选取的、未曾在训练集中出现的数据样本构成

虽说是模拟题，但是用BFS不是更香吗

考察java中集合框架的运用

考察循环数组

三种与类型有关的运算id, type, isinstance

id(变量名) 获取变量内存地址

type(变量名)获取变量类型

isinstance(变量名,预测的数据类型)获取变量类型

举例

1
2
3
4

string = "hello, world"
print(isintance(string, str))
lis = [1, 2, 3]
print(isinstance(lis, str))

type(变量名)获取变量的数据类型,它不会认为子类和父类是相同的数据类型 isinstance(变量名,预测的数据类型)预测变量是什么类型,它会认为子类和父类是相同

关键是全概率公式和贝叶斯公式这两大公式的使用

一维随机变量及其分布

(一) 一维随机变量分布函数

1 概念：F(x) = P{X \(\leq\)x}

题型

注意求X的分布函数，F(x) = P{X \(\leq\) x} = \(\int_{\infty}^{x} f(x)\, dx\)(因为这里是连续型)

2 性质

2.1 单调不减

2.2 右连续

2.3 向负无穷取极限是0，想正无穷取极限是1

java中四舍五入打印浮点数

Java中字符串常见操作

对于一个矩阵中的点如何找到它周围（九宫格）的所有点