一、有更好的穿越类小说吗？
《穿越之古代风月乱》，《穿越之恶魔的吻痕》，《凤萧吟》两次穿越成为不同的人，《青莲纪事》 ，《凤于九天》（这本是BL的）， 《穿越霸王花》，《月满中天 》，《我的公主殿下》（ 穿越到现代)，《佳医似佳人 》，《穿越之薄命怜卿》，《异世九公主》，《紫冰公主》，《我叫大福》，《夜凉如洗》，《天涯行歌》，《扭转乾坤之肥女翻身》，《凤仪天下》，《还没想到》，《鹦鹉》，《机器学习》，《穿越时空的童话》，《斗狠》，《懒凤来仪》，《上穷碧落》，《绝色祸水》，《爱在千年岁月中》，《一梦如是逝水长》.后面的相对新一点。希望你喜欢。
二、ml代表什么？
1. ml 是英文 make love 的缩写，中文就是做爱的意思。
2.milliliter 毫升计量单位
3.machine language 机器语言, makeup language 例如： html
4.machine learning, 人工智能里面的机器学习
5.mali 非洲的马里共和国的国家代号缩写
6.millilambert 毫郎伯(亮度单位)
7.Merrill Lynch 投资银行
8.游戏《实况足球》中的大师级联赛：Master League 的简称也叫ML
9.编程工具
三、人工智能专业需要学哪些课程
人工智能专业需要学习的课程主要包括以下几类：
基础理论课程：
《人工智能、社会与人文》：探讨人工智能对社会、文化、伦理等方面的影响。
《人工智能哲学基础与伦理》：深入研究人工智能的哲学基础和伦理问题。
核心技术课程：
《机器学习》：学习机器学习算法和模型，以及它们在人工智能中的应用。
《自然语言处理》：研究自然语言的处理和理解技术，包括语音识别、文本分析等。
《计算机视觉》：探讨计算机如何“看”和理解图像和视频。
机器人与自主系统课程：
《先进机器人控制》：学习如何控制和操作机器人。
《认知机器人》：研究具有认知能力的机器人系统。
《机器人规划与学习》：探讨机器人的规划和学习能力。
《仿生机器人》：学习模仿生物特性的机器人设计。
《群体智能与自主系统》：研究多个智能体如何协同工作。
新兴技术与应用课程：
《无人驾驶技术与系统实现》：学习无人驾驶汽车的关键技术和实现方法。
《游戏设计与开发》：探讨游戏设计和开发过程中的人工智能应用。
《计算机图形学》：学习计算机生成和处理图形的技术。
《虚拟现实与增强现实》：研究虚拟现实和增强现实技术及其应用。
现代方法与实践课程：
《人工智能的现代方法I》和《人工智能的现代方法II》：深入学习人工智能的现代理论和方法。
《问题表达与求解》：学习如何有效地表达和求解问题，特别是在人工智能领域。
此外，人工智能专业的学习还强调数学与物理基础的重要性，因此学生需要掌握扎实的数学和物理知识，以便更好地理解和应用人工智能技术。
四、周志华《机器学习》“西瓜书”+“南瓜书”笔记：第8章 集成学习
周志华《机器学习》“西瓜书”+“南瓜书”笔记：第8章 集成学习
集成学习的基本孙斗概念：
集成学习是一种通过结合多个个体学习器来提高整体性能的机器学习策略。
它可以分为同质集成和异质集成。
同质集成与异质集成的例子：
同质集成：如AdaBoost，通过逐步调整样本权重，使得弱学习器在后续训练中更加关注之前的错误样本，从而提升整体性能。
异质集成：如Bagging和随机森林，通过自助采样生成多个独立训练集，训练不同的基学习器，从而降低方差，提高模型的泛化能力。
Bagging与随机森林的特点：
Bagging：并行化的集成方法，基于自助采样生成多个子集训练基学习器，对分类任务采用投票法，对回归任务使用平均法。
随机森林：在Bagging的基础上增加了随机属性选择，进一步提高了基学习器间的多样性。
结合策略：
平均法：适用于性能相近的个体学习器，通过计算平均值来提升预测性能。
投票法：用于分类任务，通过多数投票来决定最终的分类结果。
学习法：通过次级学习器将初级学习器的输出作为特征进行综合，常用于大数据集，能够进一步提升预逗纤测性能。
多样性的重要性：
多样性在集成学习中至关重要，它体现在个体学习器间的差异性和一致性上。
通过多样性度量可以评估个体学习器的异质性，并通过多样性增强方法来创建多样性大的个体学习器，从而提高集成学习的性能。
总结：
集成学习通过巧则指磨妙地组合多个学习器，能够显著改善预测性能，尤其对于弱学习器，其优势更为明显。
多样性的引入和优化是实现集成学习性能提升的关键手段。
五、【附PDF】学人工智能必看的10本经典书籍！！
学人工智能必看的10本经典书籍如下：
《机器学习》：这是一部入门级的经典之作，适合初学者了解监督学习、无监督学习等基础概念和算法。
《统计学习方法》：该书深入讲解常用的统计学习方法，如感知器、决策树等，有助于深入理解机器学习算法。
《深度学习》：这本书深度解析了深度学习的理论和实践，包括深度神经网络、卷积神经网络等核心知识。
《Python机器学习基础教程》：本书介绍了Python在机器学习中的应用，包括数据预处理、模型选择等重要步骤。
《数据挖掘概念与技术》：涵盖了数据挖掘的基础概念和技术，如聚类分析、关联规则挖掘等。
《机器学习实战》：通过Python实践，让读者体验常见机器学习算法的实战案例，提高动手能力。
《深度学习实战》：专注于TensorFlow的深度学习应用，包括卷积神经网络、循环神经网络等前沿技术。
《机器学习算法原理与编程实践》：深入理解了机器学习算法的原理，如线性回归、决策树等，并结合编程实践进行巩固。
《Python数据科学手册》：全面展示了Python在数据科学领域的应用，包括数据处理、数据可视化等重要技能。
《人工智能——一种现代的方法》：深入探讨了人工智能的理论、方法和应用，包括自然语言处理、专家系统等广泛领域。
这些书籍将为你建立坚实的人工智能知识基础，但请记得，实践和跟进最新技术动态同样重要。
