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1，機器學習 lbfgs 怎么使用

一般機器學習包含三中概念，函數空間，優化目標，以及優化方法，lbfgs就是一種擬牛頓的優化方法，主要用在模型的參數優化之中~

機器學習 lbfgs 怎么使用

2，如何利用機器學習最火的tensor flow架構預測房價

如果你能找到最貼近真實情況的數據，不用機器學習也可以預測房價，預測房價最難的是數據不可靠。

你說呢...

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3，如何使用機器學習這本書

經典機器學習進階書籍，沒有特別晦澀難懂的語言，書里有很多簡單明了的例子，如果對機器學習感興趣，經典的書有PRML，統計學習方法，機器學習實戰，然后還有這本機器學習，都值得一看

可以幾手抓，一方面從《機器學習實戰》《集體智慧編程》《推薦系統實踐》等這幾本更適合入門的書開始，一點點找到感覺；另一方面，從更簡單的公開課，例如吳恩達在斯坦福的公開課等入手，邊看邊補充概率、統計和矩陣計算的知識；

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4，機器學習該怎么入門

旦肌測可爻玖詫雪超磨如果是在校生，可以選修一門機器學習的課，通常軟件、計算機和數學學院會開設；如果是校外人士，建議跟著學一門在線課程，推薦華盛頓大學開設的機器學習基礎，適合新手入門。鏈接：https://www.coursera.org/learn/ml-foundations/

關于機器學習入門，知乎上有個人感覺還不錯的回答，附鏈接http://www.zhihu.com/question/20691338簡言之理論必須扎實（數學基礎），學習的目的是為了應用，uci（http://archive.ics.uci.edu/ml）有很多機器學習的數據集，嘗試著自己動手實現一些常用的算法。在工作中會遇到各種問題，所以動手做項目編碼很重要。

5，如何使用機器學習等算法來幫助建筑設計

樓主肯定對機器學習了解不多才會提這種問題。這問題專業程度看起來和“機器學習工程師”這詞匯一樣。機器學習，基礎的PCA模型理論，貝葉斯，boost,Adaboost,模式識別中的各種特征，諸如Hog，Haar,SIFT等深度學習里的DBN，CNN，BP，RBM等等。非專業出身，只是略懂一點。沒有常用的，只是針對需求有具體的設計，或者需要自己全新設計一個合適的算法，現在最熱門的算是CNN(convolutional neural networks)卷積神經網絡了。優點:不需要訓練獲取特征，在學習過程中自動提取圖像中的特征，免去了常規方法中，大量訓練樣本的時間。在樣本足夠大的情況下，能夠得到非常精確的識別結果。一般都能95%+的正確率。缺點：硬件要求高，CUDA的并行框架算是用的很火的了。但是一般的臺式機跑一個Demo花費的時間長資源占用高。不過這也是這塊算法的通病。

6，機器學習的問題

光靠增加訓練集是不可能做到完美的，因為實際的全集可能對應是無限且不可數的集合。確切點來說是你可以把訓練集看作一個高維空間，對于分類問題，無非是要擬合出一個分類邊界，把輸入空間分割成幾個部分，每一部分對應一個分類，例如判斷郵件是廣告還是不是廣告，判斷某張圖的某個區域的物件是人還是狗。對回歸問題的話，無非是把某幾個有限的類變成具體的值（可能是無限的），比如估測放放假，你訓練的只是一個模型而已。一般來說都是訓練時間遠遠超過判斷某個輸入的時間。

你好，機器美甲我也不知道那有，但是有一點我很肯定，人不能太依賴機器了，畢竟程序做的東西太沒有創造性了，雖然方便但很死板，現在的美甲店必須人工操作，沒有哪家美甲店是靠技術取勝的，都是靠過硬的美甲技術贏得顧客的。機器美甲充其量也其量也就是個補充吧。你還問了一個美甲學習的問題，如果你是準備學美甲的話，剛好也在西安，那西安有很多教美甲的地方，好壞都有，不錯的我知道的是蔣云飛美甲培訓，具體你可以在了解了解資料。就這些了。

7，如何用EXCEL求出房價

假設姓名為A列，入住房號為B列，房價為C列，入住日期交房款為F列，則：1、在C2中輸入公式：=IF(LEFT(B2,1)="a",35,IF(LEFT(B2,1)="b",60,IF(LEFT(B2,1)="c",100,"")))*IF(MID(B2,2,1)="1",100%,IF(MID(B2,2,1)="2",140%,IF(MID(B2,2,1)="3",115%,"")))，然后用填充柄下拉；2、在F2中輸入公式：=(E2-D2)*C2，然后用填充柄下拉。

C2=IF(LEFT(B2,1)="A",35,IF(LEFT(B2,1)="B",60,100))*IF(MID(B2,2,1)="1",1,IF(MID(B2,2,1)="2",1.4,1.15))C列為房價列

假設你的數據在a到g列，b列是物料代碼，g列是結存，在g2輸入 =if(b2="","",sumif(b$1:b2,b2,f$1:f2))將公式復制下去。完成。

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