摘要：
1. 一些算法概念： 偏导数构成的向量为梯度；（梯度是一个向量，既有大小又有方向。） 方向导数为梯度在该方向上的合成，系数为该方向的单位向量； 梯度方向为方向导数最大的方向，梯度的模为最大的方向导数值； 梯度垂直于等高线，同时指向高度更高的等高线； 隐函数可以看成是一种等高线，其梯度为高维曲面（曲线 阅读全文
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回顾历史工作。 一、第一阶段（扔给自己一堆数据，简单跑个demo，看看效果，主要用的python,涉及的库有pandas、numpy、matplotlib、sklearn等等） 涉及到的数据主要分为两部分：1.有标签的正负样本；2.没有标签的样本。主要是特征工程的工作，当然数据是直接从数据库拉出来的 阅读全文
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一、BP网路特点 BP算法是一种最有效的多层神经网络学习方法，其主要特点是信号前向传递，而误差后向传播，通过不断调节网络权重值，使得网络的最终输出与期望输出尽可能接近，以达到训练的目的。实际就是，通过最优化各层神经元的输入权值以及偏置，使得神经网络的输出尽可能地接近期望输出，以达到训练（或者学习）的 阅读全文
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一、基础概念 1.偏置 除了权重，另一个线性组件应用于输入，称为偏置。它被添加到输入的权重乘法的结果中。这种偏置主要是为了改变权重的范围。在添加偏置后，结果看起来像a*W1+偏置。这是输入变换的最后一个线性分量。 2.神经元 神经网络中的神经元接收一个输入，处理它并产生一个输出，输出被发送到其他神经 阅读全文
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Keras最简单的安装方式就是：anaconda + pycharm + TensorFlow+（GPU或者CPU） TensorFlow 有两个版本：CPU 版本和 GPU 版本。GPU 版本需要 CUDA 和 cuDNN 的支持，CPU 版本不需要。如果你要安装 GPU 版本，请先确认你的显卡支 阅读全文
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看了很多前辈对深度学习框架的介绍，虽然很多新人会用TensorFlow，但是Keras代码更加简单精简，更受深度学习初学者的青睐。 Keras是一个高层神经网络API，Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow、Theano以及CNTK后端。 Keras在以下场景会大放异彩： 简易和 阅读全文
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红黑树（Red Black Tree） 是一种自平衡二叉查找树，典型的用途是实现关联数组。 红黑树和AVL（平衡二叉搜索树）树类似，都是在进行插入和删除操作时通过特定操作保持二叉查找树的平衡，从而获得较高的查找性能。它可以在O(log n)时间内做查找，插入和删除，这里的n为树中元素的数目。 红黑树 阅读全文
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输入一个整形数组，求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。 例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4, 7, 2, -5，和最大的子数组为3, 10, -4, 7, 2，因此输出为该子数组的和18。 注：如果当前状态的累加和小于0，则放弃该状态，将其归零。 阅读全文
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若数组有奇数个元素，中位数是a[(n-1)/2]；若数组有偶数个元素，中位数为a[n/2-1]和a[n/2]两个数的平均值。这里为方便起见，假设数组为奇数个元素。 思路一：把无序数组排好序，取出中间的元素。时间复杂度取决于排序算法，最快是快速排序，O(nlogn)，或者是非比较的基数排序，时间为O( 阅读全文
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1）方法1 建一个1000个数的最小堆，然后依次添加剩余元素，如果大于堆顶的数（堆中最小的），将这个数替换堆顶，并调整结构使之仍然是一个最小堆，这样，遍历完后，堆中的1000个数就是所需的最大的1000个。算法的时间复杂度为O（nlogk）=n*log1000=10n（n为10亿，k为1000）。优 阅读全文