(1) 决定某个操作做还是不做，称为单分支选择结构，对某个问题的处理经常是根据某个条件进行判断，如果条件成立，则执行特定的语句来处理问题，否则什么都不做。
编程时经常需要检查一系列条件，并据此决定采取什么措施。在Python中， if语句让你能够检查程序的当前状态，并据此采取相应的措施。
根据条件返回元素(x或y)。 如果x和y都为空，那么这个操作返回条件的真元素的坐标。坐标在二维张量中返回，其中第一个维度(行)表示真实元素的数量，第二个维度(列)表示真实元素的坐标。记住，输出张量的形状可以根据输入中有多少个真值而变化。索引按行主顺序输出。如果两者都是非零，则x和y必须具有相同的形状。如果x和y是标量，条件张量必须是标量。如果x和y是更高秩的向量，那么条件必须是大小与x的第一个维度匹配的向量，或者必须具有与x相同的形状。条件张量充当一个掩码，它根据每个元素的值选择输出中对应的元素/行是来自x(如果为真)还是来自y(如果为假)。如果条件是一个向量，x和y是高秩矩阵，那么它选择从x和y复制哪一行(外维)，如果条件与x和y形状相同，那么它选择从x和y复制哪一个元素。
1. 条件语句的介绍 条件语句就是通过条件来控制程序的走向 2. 条件语句语法 if 语句 - 只有当指定条件为 true 时，使用该语句来执行代码 if...else 语句 - 当条件为 true 时执行代码，当条件为 false 时执行其他代码 if...else if....else 语句 - 使用该语句来判断多条件，执行条件成立的语句 3. 比较运算符 假如 x = 5, 查看比较后的结果: 比较运算符 描述 例子 == 等于 x == 8 为 false === 全等(值和类型) x === 5
顺序流程：比如打印输出的代码按照指定的顺序结构依次排序，打印的结果按照代码的顺序执行打印；
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句
选择又称为限制（Restriction）。它是在关系R中选择满足给定条件的诸元组。
决策树(Decision Tree)是机器学习中一种经典的分类与回归算法。本文主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，决策树模型可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。
1.什么是回溯算法？ 回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。但当探索到某一步时，发现原先选择并不优或达不到目标，就退回一步重新选择，这种走不通就退回再走的技术为回溯法，而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。许多复杂的，规模较大的问题都可以使用回溯法，有“通用解题方法”的美称。 回溯算法解题套路模板： 1.回溯出口，当找到了一个问题的解时，存储该解。 2
本文介绍了支持向量机模型，首先介绍了硬间隔分类思想（最大化最小间隔），即在感知机的基础上提出了线性可分情况下最大化所有样本到超平面距离中的最小值。然后，在线性不可分的情况下，提出一种软间隔线性可分方式，定义了一种hinge损失，通过拉格朗日函数和对偶函数求解参数。其次，介绍线性模型中的一种强大操作—核函数，核函数不仅提供了支持向量机的非线性表示能力， 使其在高维空间寻找超平面，同时天然的适配于支持向量机。再次，介绍SMO优化方法加速求解支持向量机，SMO建立于坐标梯度上升算法之上，其思想与EM一致。最后，介绍支持向量机在回归问题上的应用方式，对比了几种常用损失的区别。
SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。 01 初生牛犊不怕虎 最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世
根据 【运筹学】整数规划 ( 相关概念 | 整数规划 | 整数线性规划 | 整数线性规划分类 ) 博客中的整数线性规划概念 , 上述线性规划是 整数线性规划 ;
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点和有向边组成。结点有两种类型：内部结点和叶结点。内部结点表示一个特征或属性，叶结点表示一个类。
JavaScript是一门广泛用于前端和后端开发的编程语言，具备强大的表达式和运算符。本篇博客将重点介绍JavaScript中的三元运算符，解释其语法、用法和示例。如果您是JavaScript初学者，或者希望更深入了解这门语言的运算符，那么这篇博客将为您提供有关三元运算符的全面指南。
通常在写代码时，您总是需要为不同的决定来执行不同的动作。您可以在代码中使用条件语句来完成该任务。
决策树是一个非常有意思的模型，它的建模思路是尽可能模拟人做决策的过程。因此决策树几乎没有任何抽象，完全通过生成决策规则来解决分类和回归问题。因为它的运行机制能很直接地被翻译成人类语言，即使对建模领域完全不了解的非技术人员也能很好地理解它。因此在学术上被归为白盒模型（white box model）。
选择结构与循环结构是编程中处理逻辑的核心结构，JavaScript中支持if-else和switch-case选择结构，支持for，for-in,do-while,while循环结构。并且可以使用break与continue语句进行循环的跳出，简单的条件选择if语句示例如下：
python中的输入输出，在初学python的时候是比较有用的一个交互操作方式
朴素贝叶斯算法（Naive Bayes, NB) 是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。由于朴素贝叶斯法基于贝叶斯公式计算得到，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。NB模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。当年的垃圾邮件分类都是基于朴素贝叶斯分类器识别的。
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正常情况下，我们完成一件事情的过程中，可能会存在多种条件限制 如：用户去ATM机取钱->输入取款密码->输入正确，取钱成功 | 输入错误，退卡。 这样的情况下，需要根据不同的条件，执行不同的逻辑处理过程，反映在我们的程序中也是一样的，也就是我们接下来要说的程序结构
0-1整数规划与隐枚举法-感受剪枝的魅力 整数规划是线性规划的特殊情况，即当约束条件是变量为整数时，线性规划就变成了整数规划。若要求所有变量都为整数，即为纯整数规划；若允许存在一部分变量不一定为整数，则称为混合整数规划。而本文要讨论的0-1整数规划则是纯整数规划的特殊情况，即所有变量要么等于0，要么等于1，故这种变量又成为逻辑变量。 0-1整数规划在生活中还是很常见的，通常可以总结为“是”“否”问题。例如，有n个产品销地x1,...,xn可供选择，为使得利润最大，那么每一个销地都面临是否选择的问题，通常还会
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熵是热力学中的概念，表示混乱程度。熵越大，热力系统中粒子无规则的运动越剧烈；熵越小，粒子越趋近于静止的状态。
摘要 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].
在Python编程中，条件逻辑是不可或缺的一部分。当我们需要根据不同的条件执行不同的代码块时，if和elif（else-if的缩写）是我们的主要工具。虽然它们看起来相似，但实际上有几个关键的不同点。本文旨在深入探讨这两者之间的差异，并通过实例来帮助更好地理解何时应该使用哪一个。
上文我们主要介绍了Adaptive Boosting。AdaBoost演算法通过调整每笔资料的权重，得到不同的hypotheses，然后将不同的hypothesis乘以不同的系数α进行线性组合。这种演算法的优点是，即使底层的演算法g不是特别好（只要比乱选好点），经过多次迭代后算法模型会越来越好，起到了boost提升的效果。本节课将在此基础上介绍一种新的aggregation算法：决策树（Decision Tree）。
前一段时间一直在谈支持向量机，一直到上次给出了改进版的最小二乘支持向量机在实际工程问题中的应用为止算是告一段落了，从今天开始将以斯坦福大学-吴恩达教授的机器学习课程为来源分期发布一些课程的笔记，大家最好先提前看一看吴恩达老师的课程，深入浅出，很透彻，特佩服他，不仅理论上做的好，理论到实际的转化更是到位，非常棒。好了，开始今天的主题-------整数规划，特别是0-1整数规划~~~~~~~~~ 整数规划是线性规划的特殊情况，即当约束条件是变量为整数时，线性规划就变成了整数规划。若要求所有变量都为整数，即为纯整
在REPORT 程序中使用生成屏幕控件的语句，会默认屏幕编号为1000（可以手动指定）
左移乘以2，右移除以2，&为0和1,0为假，1位真，只要有0就为0，| 只要有1就为1，^ 为只要相同为0，否则为1。
第二章介绍语法使用规则、使用案例，第三章列出了一些练习题，用于结合第二章介绍的语句完成知识点巩固。
本文介绍了决策树算法的基本概念、原理、优缺点以及应用场景。决策树是一种基于树形结构的分类算法，通过递归地划分数据集，将数据集划分成若干个子集，最终形成一棵决策树。决策树算法具有可解释性强、适用范围广、效率高、容易实现等优点。同时，决策树算法也存在一定的缺点，如容易过拟合、不稳定、局部最优等问题。在实际应用中，决策树算法可以广泛应用于各种场景，如医疗诊断、信用评级、推荐系统等。
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！
最近，遇到了一个关于ORA-01841的报错，起初，认为这个错误处理起来应该不困难，但实际上折腾了很久，才最终找到问题原因，并解决掉，下面将本次解决和分析的过程用样例来说明。
条件语句是编程中一种常用的控制结构，用于根据给定的条件来执行不同的代码块。它基于条件的真假来决定程序的执行路径，使程序能够根据不同的情况采取不同的行动。条件语句的作用在于根据特定的条件来控制程序的行为，使程序能够根据不同的情况做出不同的决策和响应。 条件语句在程序中非常重要，它使程序具备了灵活性和可控性。通过使用条件语句，我们可以根据不同的条件执行不同的代码逻辑，从而实现更精确的控制和处理。它允许程序根据输入、状态或其他条件来动态地做出决策，适应不同的情况和需求。 条件语句的重要性还体现在错误处理、逻辑判断、流程控制和业务逻辑的实现上。它能够帮助我们处理边界条件、异常情况和不同的用户输入，使程序更加健壮和可靠。同时，条件语句也能够优化程序的执行效率，避免不必要的计算和重复操作。
在SVM的前三篇里，我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数。而怎么极小化这个函数，求出对应的$\alpha$向量，进而求出分离超平面我们没有讲。本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结。
机器学习（十七）——SVM进一步认识 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 注：这两天边看ng的svm视频，边看机器学习实战的书的svm代码，两边都看的云里雾里的，故开始各种搜索资料，最终现在有了比两天前刚学svm时候认识更深一些些，现在就说说这两天对svm的认识。 一、概念 svm称为支持向量，所谓的支持向量，就是在后面划分最大间距的时候，参与运算的向量，且最终新的样本进行比较，也只需要通过支持向量进行比较就可以了，不关心离边界线太远的其他向量。 下图，在一个二维环境中，其中点R，S，
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什么是机器学习 （Machine Learning） 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 机器学习的大致分类： 1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属，例如手写识别（识别是不是这个数）。 2）问题求解：要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列。 S
缩进 Python最具特色的是用缩进来标明成块的代码。我下面以if选择结构来举例。if后面跟随条件，如果条件成立，则执行归属于if的一个代码块。 先看C语言的表达方式（注意，这是C，不是Python!） if ( i > 0 ) { x = 1; y = 2; } 如果i > 0的话，我们将进行括号中所包括的两个赋值操作。括号中包含的就是块操作，它隶属于if。 在Python中，同样的目的，这段话是这样的 if i > 0: x = 1 y = 2 在Python中， 去掉了
本篇文章将从贝叶斯公式出发，探究贝叶斯到底是啥，以及其在认知层面的巨大作用。不过据说每出现 1 个公式，文章阅读将下降 1/3。
语法： switch(n) { case 1: 执行代码块 1 break; case 2: 执行代码块 2 break; default: n 与 case 1 和 case 2 不同时执行的代码 }
总第79篇 01|背景： 我们在日常生活中经常会遇到一些选择需要去做一些选择，比如我们在找工作的时候每个人都希望能找到一个好的工作，但是公司那么多，工作种类那么多，什么样的工作才能算是好工作，这个时候就需要我们对众多的工作去做一个判断。 最常用的一种方法就是制定几个可以衡量工作好坏的指标，比如公司所处的行业是什么、应聘的岗位是什么、投资人是谁、薪酬待遇怎么样等等。评判一个工作好坏的指标有很多个，但是每一个指标对工作好坏这一结果的决策能力是不一样的，为了更好的对每一个指标的决策能力做出判断，我们引入一个可以
在 Go 语言中，主要的条件控制语句有 if-else、switch 和 select。以下是对它们的简单介绍：
线性规划 使用 单纯形法求解 , 线性规划中的 运输规划 使用 表上作业法 求解 ;
红色的是牛顿法的迭代路径,绿色的是梯度下降法的迭代路径.牛顿法起始点不能离极小点太远,否则很可能不会拟合.
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
本文为 H5EDU 机构官方 HTML5培训 教程，主要介绍：JavaScript强化教程 —— 语句。条件语句、不同类型的循环、break 语句用于跳出循环。continue 用于跳过循环中的一个迭代。
「n 皇后问题 研究的是如何将 n 个皇后放置在 n × n 的棋盘上，并且使皇后彼此之间不能相互攻击。给你一个整数 n ，返回 n 皇后问题 不同的解决方案的数量。」
📷 来源 | 我i智能（公众号ID：AInewworld） 写在之前 支持向量机（SVM），一个神秘而众知的名字，在其出来就受到了莫大的追捧，号称最优秀的分类算法之一，以其简单的理论构造了复杂的算法，又以其简单的用法实现了复杂的问题，不得不说确实完美。 本系列旨在以基础化的过程，实例化的形式一探SVM的究竟。曾经也只用过集成化的SVM软件包，效果确实好。因为众人皆说原理复杂就对其原理却没怎么研究，最近经过一段时间的研究感觉其原理还是可以理解，这里希望以一个从懵懂到略微熟知的角度记录一下学习
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