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send屬于什么詞？

expect屬于什么動詞。

We have#39tsentastatementobviously,havewe?

我們應該還沒快遞發(fā)出個通知書去吧？

Shetoresoallthelettershehadsenther.

她把他寫來的信都撕了。

Itautomaticallysendsoutanoverduesignal.

它會自動出現(xiàn)發(fā)出誤點信號。

Theserecordscommonlytosendher.

這些唱片過去一般說來使她聽得陶醉其中。

Manhassentsomecosmonautsdidthe moon.

人類已把宇航員送到月球上。

Shesenttosaythatshehadsafewellyet.

她送過來消息說她生死不知。

I#39llsendupyourbreakfastintoawhile.

我一會兒派人來把你的早飯送來。

機器學習前需要哪些預備知識？

先決條件條件機器學習的基礎是數(shù)學。數(shù)學不是他是一個可選可不選的理論方法，只不過是不可缺的支柱。假如你是一名計算機工程師，每天晚上不使用UML、ORM、設計模式及其他軟件工程工具／技術，這樣的話請閉著眼一秒鐘，徹底忘掉一切。這并不是說這些概念不有用，絕不是！但是機器學習是需要一種差別的方法。如今Python如此比較流行原因之一是其「原型設計速度」。在機器學習中，一種可以使用幾行代碼即可建模算法的語言肯定是必要的。

微積分、線性代數(shù)、概率論在機器學習幾乎所有算法中不可缺失。假如你的數(shù)學背景很基礎扎實，請?zhí)@一章節(jié)。若他要不，這樣新的再溫習一遍幫一下忙這些重要的是概念也還好。確定到理論的數(shù)量，我當然不我建議你大家從大部頭正在。盡管一就開始是可以用它去查詢詳細概念，但是初學者先參與簡單的話題也很好。網(wǎng)上有很多好的免費資源（.例如Coursera、可汗學院或優(yōu)達學城），實用點且合適各種背景的人群。只不過我個人建議從提綱之類的簡明書籍上手，其中所有核心概念均被比較復雜，都無所謂概念可在是需要的時候自行網(wǎng)上查詢。這種方法可是夠不夠系統(tǒng)，但卻避免了這樣的缺陷：大量怪異概念也讓沒有功底扎實理論背景的人望而生畏。

初學者最好就是先怎么學習a選項內(nèi)容：

概率論離散型和發(fā)動型隨機變量比較多分布特點（伯努利分布、二項式分布、正態(tài)分布、指數(shù)分布、泊松分布、Beta和Gamma分布）矩估計也和大似然估記貝葉斯統(tǒng)計相關性系數(shù)防處方差（CorrelationwellCovariance）線性代數(shù)向量和矩陣矩陣的行列式特征向量和特征值矩陣分解（如SVD）微積分極限與導數(shù)微分和積分數(shù)值計算與最優(yōu)化方法資源《概率論入門》，Grinstead、Snell著（~chance/teaching_aids/books_articles/probability_）《線性代數(shù)入門》，Wise、Gallagher著（~liam/teaching/4315-spr06/LinAlg.pdf）《微積分入門》，Heinbockel著（~jhh/Volume-1.PDF）