字典字典是什么？Python中定义字典使用大括号{}，字典内部的每个元素由两个部分组成：键:值，其中键只能是int, float, str, tuple等必须是可哈希的数据。如下所示，>>> d1 = {"name":'Dawn', 3:20, 3.4:'mal

字典和集合基础字典是一系列由键（key）或值（value）配对组成的元素的集合，在Python3.7+，字典被确定为有序，而3.6之前是无序的，其长度大小可变，元素可以任意地删减和改变。相比于列表和元组，字典的性能更优，特别是对于查找、添加和删除操作，字典都能在常数时间复杂度内完成。在3.6中，字典

本片文章的整体框架如下所示：1. 决策树是什么？决策树是一种基本的分类和回归的方法，是基于树结构来进行决策。这种决策方式跟我们人类进行决策时有点类似，所以我们举一个相亲的例子，比如女方在相亲时会对男性程序员的年龄进行判断，假如年龄大于30，那么就不见了，因为30之后可能头发都没了，那么假如是小于等于

1.知识铺垫在真正的讲解朴素贝叶斯模型之前，想先讲一些在该模型中会涉及到的一些概率论知识。1.1 等可能概型等可能概型是指试验中的样本空间只包含有限个元素并且试验中每个基本事件发生的可能性相同，公式如下$$P(A)=\frac{事件A中包含的基本事件数}{S中包含的基本事件数}$$其中S是指随机试验

1. 逻辑回归的模型函数前面我们讲了线性回归模型，将线性模型用于回归问题中。这篇我们讲一下线性模型用于分类任务。在二分类问题中，对于线性回归所产生的预测值$$z = \thetaTx$$我们需将这个预测值$z$转化为0/1值，最理想的是“单位阶跃函数”，即若预测值$z$大于零就判为1，若预测值$z$

1.什么是线性回归？线性回归是试图在一堆数据中训练得到自变量x和因变量y中一组线性关系，如$y=wx+b$。例如把人脚底板长度作为自变量，身高作为因变量，那么在这两种数据之间就可以做一个简单线性回归，可以得到脚底板长度和身高的关系式。维基百科：线性回归在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小

1. 梯度下降法的作用梯度下降法用来求函数的极小值，且是一种迭代算法，由于计算机效率高，在机器学习中经常使用。梯度下降法常求凸函数（如机器学习中各种代价函数）的极小值，因为凸函数只有一个极小值，使用梯度下降法求得的极小值就是最小值。与其对应的有梯度上升法，用来求函数的极大值，两种方法原理一样，只是计

1. MQTT的连接过程Client建立到Broker的连接过程如下图所示：Client发送CONNECT数据包给BrokerBroker在收到CONNECT数据包之后，给Client返回一个CONNACK数据包1.1. CONNECT数据包连接的建立由Client发起，Client端首先向Brok

1. MQTT的发布MQTT发布中最重要的是PUBLISH数据包，PUBLISH数据包是用于sender和receiver之间传输消息数据的。当Publisher要向某个Topic发布一条消息的时候，Publisher会向Broker发送一个PUBLISH数据包；当Broker要将一条消息转发给订阅

1. MQTT中的QoS等级MQTT设计了一套保证消息稳定传输的机制，包括消息应答、存储和重传。在这套机制下，提供了三种不同层次QoS（Quality of Service）：QoS0，At most once，至多一次；QoS1，At least once，至少一次；QoS2，Exactly on