池网科技 一、如何学习Oracle？
关于oracle 的学习，是一个非常宽泛的问题。我的个人观点是基础不牢，地动山摇！以基本的sql语句为基础，然后学习pl/sql编程语言。这些都是根基，在此之上，开始研究oracle的管理和应用开发。
看过很多书，个人比较推荐孙风栋主编的《oracle 10g 数据库基础教程》，当然如果想做DBA，那么参加OCP认证也是必须的。希望对你有所帮助。
二、oracle怎么学习？
关于oracle 的学习，是一个非常宽泛的问题。我的个人观点是基础不牢，地动山摇！以基本的sql语句为基础，然后学习pl/sql编程语言。这些都是根基，在此之上，开始研究oracle的管理和应用开发。看过很多书，个人比较推荐孙风栋主编的《oracle 10g 数据库基础教程》，当然如果想做DBA，那么参加OCP认证也是必须的。希望对你有所帮助。
三、机器学习数据集选择的依据？
训练集（Training Set）：帮助我们训练模型，即通过训练集的数据让我们确定拟合曲线的参数。
验证集（Validation Set）：用来做模型选择（model selection），即做模型的最终优化及确定的，用来辅助我们的模型的构建，可选；
测试集（Test Set）： 为了测试已经训练好的模型的精确度。因为在训练模型的时候，参数全是根据现有训练集里的数据进行修正、拟合，有可能会出现过拟合的情况，即这个参数仅对训练集里的数据拟合比较准确，如果出现一个新数据需要利用模型预测结果，准确率可能就会很差。
所以测试集的作用是为了对学习器的泛化误差进行评估，即进行实验测试以判别学习器对新样本的判别能力，同时以测试集的的测试误差”作为泛化误差的近似。因此在分配训练集和测试集的时候，如果测试集的数据越小，对模型的泛化误差的估计将会越不准确。所以需要在划分数据集的时候进行权衡。
四、oracle netsuite 如何学习？
关于oracle 的学习，是一个非常宽泛的问题。我的个人观点是基础不牢，地动山摇！以基本的sql语句为基础，然后学习pl/sql编程语言。这些都是根基，在此之上，开始研究oracle的管理和应用开发。
看过很多书，个人比较推荐孙风栋主编的《oracle 10g 数据库基础教程》，当然如果想做DBA，那么参加OCP认证也是必须的。 希望对你有所帮助。
五、学习oracle选什么书？
学oracle大神Tomas Kyte的书不能不看，大名鼎鼎的ASK TOM就是他开的网站！Tomas Kyte一共有三本书：《Oracle专家高级编程》：经典中的经典。虽然是讲9i的，但是还是不能不看，讲的都是些基础但是很重要的东西。而且网上现在有电子版可以下载！建议先下载下来看完！
《Oracle Database 9i/10g/11g编程艺术：深入数据库体系结构》
这本书现在是当当上是ORACLE方面卖得最多的，可见其重要性，讲的都是基础的东西，但是非常深入。
《Effective Oracle by design》 ：这本是最新的书，只有英文版，网上有一二三章可以下载。 ORACLE书看几本经典的就可以了，然后熟读官方文档才是王道，网上有很多关于怎么读官方文档的资料，Tomas Kyte也在他的书里也有推荐读官方文档的方法和顺序！
六、如何根据目标选择合适的机器学习模型？
选择合适的机器学习模型需要考虑多个因素，包括以下几个步骤：
1. 确定问题类型：首先要确定问题是分类、回归还是聚类问题。分类问题涉及将输入数据分为不同的类别，回归问题涉及预测连续数值，而聚类问题涉及将数据分为不同的群组。
2. 数据集规模：考虑数据集的规模，包括样本数量和特征数量。如果数据集较小，可以选择简单的模型，如逻辑回归或决策树。如果数据集较大，可以选择复杂的模型，如深度神经网络。
3. 数据特征：了解数据集的特征，包括特征的类型（连续、离散、文本等），以及特征之间的关系（线性或非线性）。不同的模型对于不同类型的特征和关系具有不同的处理能力。
4. 模型复杂度：考虑模型的复杂度和可解释性。某些模型具有更高的复杂度和预测性能，但缺乏解释能力，而其他模型较简单但更容易理解。根据具体应用场景的需求选择合适的平衡点。
5. 计算资源：考虑可用的计算资源，包括处理器、内存和训练时间等。某些模型需要更多的计算资源来训练和推断。
6. 算法选择：根据以上因素，根据常见的机器学习算法选择合适的模型。常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、K近邻、深度神经网络等。
7. 调试和评估：在选择模型后，对其进行调试和评估。比较不同模型在测试数据集上的性能，并选择最合适的模型。
需要注意的是，以上步骤只提供了一般性的指导，具体选择模型的最佳方法往往需要根据具体问题和数据集的特点进行调整和迭代。
七、学习oracle需要装什么软件？
个人认为至少应该装两个东西：
1、数据库系统：10g或者11g，目前应用得比较多的是这两个版本。现在官网只有11g供下载了，10g在一些网站也还提供下载。实在没有就找别人要。这里有些人手里有各种版本。
2、一个图形化的开发环境，用得比较多的有PLSQL DEVELOPER，ORACLE SQL DEVELOPER，TOAD，随便装一个都行。只是PLSQL DEVELOPER相对来讲用的人多些，有问题的话能提供帮助的人想来也会比别的多些。这个算不得必须的，但ORACLE自带的SQLPLUS着实简单了些，使用不方便，尤其是对新手来说。一个好的应用环境，对提高学习效率还是很有帮助的。除此之外，如果能装一些文档和学习材料的电子版，作为日常学习、使用的参考书，对于理解掌握ORACLE也大有裨益。
八、推荐几本oracle学习的书籍？
oracle从浅到深的书籍：
1. Oracle的官方文档2.《深入浅出Oracle》，《从实践中学习Oracle/SQL》
3. Thomas Kyte的《Expert One on One: Oracle》,Oracle OCP官方培训教材4.《Oracle 数据库DBA专题技术精粹》、《Oracle 数据库性能优化》、《深入浅出Oracle-DBA入门、进阶与诊断案例》、《循序渐进Oracle》。学习ORACLE是一个长期的过程，你在懂了一些后，再去看别的书，你会找到很多相同点，那时候就会有恍然大悟的感觉，一点点看就OK了。自学挺好，但会走太多弯路，学习环境也不那么好，毕竟不是装个虚拟机玩玩就能学会的！建议还是去找家注重实践的培训机构学习，进步会快很多；原厂培训很贵，最好是找家 Oracle WDP认证机构， 像CUUG 这样的！
九、机器学习包括？
机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
十、Oracle数据库该如何学习？
在实践中学习，最好是边工作边学习（从事oracle程序开发工作），每次遇到的新东西都及时记录下来。内容很多的，你看书本和资料是没有方向的。先了解常见的函数和常见的用途，慢慢在工作中再去积累！若还没有工作，可以找个工资低点但是愿意给你机会的公司也行，半年后你就会应用自如；若已经工作，那你就多做做相关开发工作，最好学习下存储过程编写。
