大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于递归编程学习视频的问题，于是小编就整理了3个相关介绍递归编程学习***的解答，让我们一起看看吧。
递归不是函数调用自己，而是调用函数的另一个***品。你认为呢？
递归就是直接或间接调用自己。
学习程序设计语言，不需要我认为我觉得我理解。。。都是规定，遵守就是了。
见过很多人费劲巴力学不好。。。老说我理解。。。不用你理解！编程语言就是个工具，你照说明书用就行了。
递归调用也是一种函数调用，又分为自递归（同一函数自己调用自己）和互递归（不同函数之间互相调用形成递归）。
程序执行过程中，函数的代码是固定的，不会有什么变化，而相关数据会随着每次调用时的环境变化而不同，因此系统对函数执行时相应的数据进行管理。
象C、C++、Java等现代语言，每次函数调用时会申请一块内存来记录实参、局部变量、临时变量、返回地址等内容，退出时这块内存会释放掉。这样就做到同一函数的调用没有退出时又能启动另一个调用，也就能支持函数的递归这样的现代语言的特性。
从原理上来讲这个问题会涉及到数学与计算机的理论知识，并且难以理解，还是让我们以一个简单的实例来说明。
先看下面这个简单的求阶乘的程序，在计算5！的过程中，调用过程如下，可见fac函数虽然被调用了5次，但是每次传入的参数都不一样，返回的结果也各不相同。
再让我们看看这个递归程序在调用过程中的调用堆栈情况，选择调试模式，先在函数体内设置一个断点，当程序停在断点处时，可见调用堆栈中有5个fac函数，双击查看每个fac函数调用时局部变量情况，会发现每次的值与返回值都不一样。参考下面***：
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从上面例子可以看出，递归函数的每次调用都执行了同样的代码，但是因为传入的参数不一样，严格来说可以认为这两个函数不一样，所以说不是调用自己也算正确，实际上如果两个函数完全一样的话，递归就会陷入死循环而无法结束，直到耗尽内存而崩溃。至于说是调用***品，则不够准确，因为函数的实现代码在计算机内存中只有一份，每次调用执行的都是同样的代码，所以并不存在另一个***品。
那么递归调用是怎么实现的呢，实际上和一般的函数一样，简单来说就是把当前程序的状态压入堆栈（一种先进后出的数据结构），将参数放入特定的寄存器或者指定地址，然后跳转到被调用函数的入口，函数执行结束后从堆栈中恢复上一个状态，继续执行原来的程序。
最后对于递归函数有一点至关重要，那就是必须要有一个结束条件，并且是可达的，这样递归才会结束。否则递归将陷入死循环，再看一个这样的例子，现代编译器很智能，对于这样的问题会给出警告，如果忽略该警告，继续执行将会导致程序崩溃。
数据挖掘，机器学习与深度学习中聚类、关联、决策跟分类是什么？
大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web 数据挖掘等。这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。
所以总体可以认为深度学习跟机器学习都属于数据挖掘的方法。
(1)分类
分类是找出数据库中的一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。
比如我们在电商商平台上的各类产品，肯定要按照产品属性进行分类，对应的数据挖掘的分类，就是利用属性去寻找有共同特点的数据对象，归到一个大***。
(2)回归分析
回归分析反映了数据库中数据的属性值的特性，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的依赖关系。
比如，我们有了过去三年的销售数据，我们就可以抽象出影响销售的因素，对未来的销售数据做出预测。
(3)聚类。聚类类似于分类，但与分类的目的不同，是针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。
（4）关联规则
数据挖掘，机器学习与深度学习其实都是属于人工智能下的机器学习范畴。机器学习算法按功能主要分为有监督学习算法、无监督学习（也叫聚类）算法、半监督算法和强化学习算法。顾名思义，有监督学习算法就是在训练模型的时候，每条样本都有明确的类标；无监督学习算法在训练的时候完全没有类标；半监督学习算法就是有一部分存在类标，另一部分样本没有类标；强化学习就是在训练的过程中，通过现实环境反馈机制对模型进行矫正的方式来达到训练的目的。而训练好的模型，遇到未知样本的时候，我们就可以对其结果进行预测，也就是题中所说的决策。关联其实是一类算法，比如说推荐算法中的关联分析
我今年28了，零基础想学编程，可以吗？
还是算了吧，我今年27干了两年，发觉做程序员是需要天赋和灵性的。 从头开始要走很多弯路，和踩坑，这个是需要很多时间的。 而且工作压力很大，需要一定的抗压能力，需要不断的学习，会经常觉的大脑不够用。 总的来说这行，是专业性很强，技术性偏难的行业，不是每一个人都适合，想干就能干的。如果想转行进这个行业适合刚毕业那几年精力最旺最有拼劲的时去尝试。
到此，以上就是小编对于递归编程学习***的问题就介绍到这了，希望介绍关于递归编程学习***的3点解答对大家有用。
