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乍一听“蒙特卡罗”这个词，完全不知所云，我感到很奇怪，一个搜索算法Monte Carlo Tree Search为什么叫蒙特卡罗。 于是，就有了下面的文字。

本篇文章主要介绍MonteCarlo方法的由来，及简单的一个应用-求π的值。 下篇将会介绍：什么是Monte Carlo Tree Search算法。

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本篇文章介绍Greedy Best Fisrt Search算法。实现GBFS算法时使用了上篇文章介绍的优先队列。 下篇文章将尝试介绍著名的A star算法。

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本篇文章主要介绍优先队列(Priority Queue)和嵌套类(nested class)的基本用法。 接下来的文章会介绍在实现例如Greedy Best First Search和AStar搜索算法中使用priority queue。

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本篇开始，逐一介绍一些概率编程相关内容。首先介绍贝叶斯网的相关基础知识和应用。

本篇导读：

本篇主要介绍了贝叶斯定理，贝叶斯网以及相关应用：

逻辑回归适用于Binary Classification, Multi-class Classification问题。 例如判断是否是垃圾邮件就属于Binary Classification问题； 手写数字识别属于Multi-class Classification问题。 one-vs-all分类器的选择，选出可信度最高的，那么就认为是正确的分类。

中英文对照 neural networks 神经网络 activation function 激活函数 hyperbolic tangent 双曲正切函数 bias units 偏置项 activation 激活值 forward propagation 前向传播 feedforward neural network 前馈神经网络(参照Mitchell的《机器学习》的翻译) Unsupervised Feature Learning and Deep Learning 深度学习的入门知识介绍 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Main_Page

前些天开始学习机器学习相关的基础知识。 首先我们要问的问题就是机器学习是什么： Tom Mitchell提出： 一个程序能被认为从经验E中学习，解决任务T，达到性能度量值P，当且仅当，有了经验E后，经过P评判，程序在处理T时系能有所提升。 监督学习 无监督学习 单变量线性回归 多变量线性回归 多项式回归也可以转化为线性回归 梯度下降 特征缩放 学习率 正规方程 Octatve代码实现

调色板

颜色很重要，如果使用的好，就会帮助你突出数据的特征。

• color_palette()能传入任何Matplotlib所支持的颜色
• color_palette()不写参数则默认颜色
• set_palette()设置所有图的颜色

下面是使用seaborn的color palettes的一些例子，这些例子官网上面都已经有详细的介绍。

网址为：http://seaborn.pydata.org/tutorial/color_palettes.html#palette-tutorial

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