C++ 是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。 C++ 擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而 C++ 就适应的问题规模而论，大小由之。 接下来是小编整理过C/ C++ 工程师必备知识的思维导图。 初学者看到这么密集的知识点，是不是有点眼晕呢？的确，C/ C++ 是一门知识面覆盖很广的学科。想学好C/ C++ 的你并不需要慌张，内容虽多，但依然有法可依。只要有足够的耐心和毅力，加上正

程序员Dobiasd在Github上绘制了七种编程语言的 学习曲线 ，这些语言分别是：JavaScript、Java、 C++ 、Python、Lisp、Haskell、PHP。 备注：图中的红线表示自我评估、蓝线表示学习效率。 让我们根据模型通过可视化图形从数据中学习的能力来探讨偏差与方差之间的关系。 机器学习中的 学习曲线 是一种可视化图形，能根据一系列训练实例中的训练和测试数据比较模型的指标性能。 在查看数据与误差之间的关系时，我们通常会看到，随着训练点数量的增加，误差会趋于下降。由于我们尝试构建从经验中学习的模型，因此这很有意义。 我们将训练集和测试集分隔开，以便更好地了解能否将模型泛化到未见过的数...

本节我们学习在高偏差和高方差的情况下，增加数据的个数能否有效的改进算法误差。 当训练集的个数很少时，你会发现数据很好用一条线来拟合，所以误差很小，当训练集的个数越来越多时，用一条线越来越难拟合所有的数据，所以误差越来越大。 但反之，当训练集个数越多，越具有泛化作用，验证集的误差越小，当训练集的数据较少时，泛化性差，验证集误差很大。 在高偏差的情况下，想通过增加训练集的个数来改进算法，结果...