讲师回答 / flare_zhao
准确率不同的原因通常有：1、数据分离后，数据被随机打乱，因此训练数据和预测数据都可能会有变化，肯定会影响模型及其表现；2、不同的算法，迭代一样的次数，模型更新的权重会有差异，也就是说模型不完全一样
2019-11-14
讲师回答 / flare_zhao
同样的模型结构，但经过多次迭代后权重参数可能会有差异（比如如果每次迭代都随机从总体数据集中抽取部分数据），导致最后的模型不完全一样。但通常来说，迭代次数足够多，收敛以后，准确率差异性不会特别大。
2019-10-28
最新回答 / 景林大哥
编程是实现机器学习的工具，python有很多的机器学习相关的封装库，可以很方便学习者入门。如果是完全没接触过编程的同学建议先简单看看python的基础语法，能够看懂老师的代码的逻辑才能跟得上进度，理解机器学习中涉及到的一些算法的思路。英语不好并不影响，编程里用到的都是非常简单的关键字加上相关的一些英文单词罢了，稍微熟悉一下就可以自己写出一些简单的逻辑语句。
2019-10-24
最赞回答 / 慕移动2103324
当然不是啊，机器学习首先是一种“学习”，就像我们人类自己的学习，有些事情不需要别人教你，你可以自己摸索着学会，比如骑车、拍球等等，这相当于非监督学习，但是如果在你第一次骑车时，你一边自己摸索，一边有人在旁边指导你，在你做出一个动作后（比如你可能开始双手不是握把而是扶在坐垫上），他会告诉你这样做是不是正确，这样学习起来效率不是会更高么？
2019-10-18
