你会备牙吗？——全冠修复概论
第三部分 全冠修复的概论1.全冠修复的历史与当下a.历史:有良好的固位和抗力——常规修复(战争年代)b.当下:保存患牙的最后方法——最后选择(和平年代)2.当下全冠的适应证a.硬组织质量不佳无法获得可预期的粘接（没有足够的釉质）b.大量牙体组织丧失（残根、残冠）c.龋损边缘大部分位于龈下d.原有全冠
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量化投资学习笔记37——《Python机器学习应用》课程笔记10
用KNN算法来进行数字识别，还是用sklearn自带的digits数据集。
123456789101112131415161718192021222324252627# coding:utf-8# KNN算法实现手写识别from sklearn import neighborsfrom sklear
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量化投资学习笔记36——《Python机器学习应用》课程笔记09
手写识别实例，用神经网络实现。手写识别是一个多分类任务，共有10个分类，即0-9。图像识别是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术。一般经历文字识别，数字图像处理与识别和物体识别。用DBRHD数据集，在这里下载: http://archive.ics.uci.e
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量化投资学习笔记35——《机器学习入门》第一部分
本文根据Jin Liang的《Getting Started with Machine Learning》ver 0.96而写，基本上就是翻译，但并不是逐字翻译。第一部分 机器学习基础01.概述应用:自动驾驶，面部识别，垃圾邮件识别，信用卡欺诈识别，机器验伤，销售预测，语音识别，机器人。深度学习包含
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量化投资学习笔记34——《Python机器学习应用》课程笔记08
岭回归解决某些训练样本线性相关，导致回归结果不稳定的情况。它是一种用于共线性数据分析的有偏估计回归方法。是一种改良的最小二乘估计法。在sklearn中使用sklearn.linear_model.Ridge进行。课程的实例是交通流量预测，我找不到数据文件，从网上自己找个例子吧。用波士顿房价预测做例子
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量化投资学习笔记33——《Python机器学习应用》课程笔记07
多项式回归研究一个或多个自变量与一个因变量间多项式的回归分析方法。如果一个自变量，为一元多项式回归。自变量为多个时，为多元多项式回归。多项式回归使用曲线拟合数据的输入与输出的映射关系。实例，还是预测房价。用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures函数。数据跟上
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量化投资学习笔记32——《Python机器学习应用》课程笔记06
讲有监督学习的线性回归。线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。只有一个自变量的回归称简单回归，大于一个变量的情况称多元回归。用途:预测、分析变量与因变量关系的强度。实例:对房屋尺寸与房价进行线性回归，预测房价。分析:数据可视化，观察变量是
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