摘要:
正则表达式: ^ : 字符串的开始, $: 字符串的末尾 . : 匹配任意字符,除换行符 * : 任意多的字符 +: 任意大于1 的字符 ?: 匹配0或1个, home-?brew : homebrew, 或home-brew []: 指定一个字符类别,可以单独列出,也可以使用- 表示一个区间。[a 阅读全文
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logistic 函数: 二分类问题 softmax 函数: 将k维向量压缩成另一个k维向量,进行多分类,logistic 是softmax的一个例外 阅读全文
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输出: 阅读全文
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听同学介绍用github 建立自己的主页,做出来真是高大上。不行我也要学习学习 做一个只显示hello world 的主页哦 1. create repository(要和自己的github的username一样一样)username.github.io 2. clone repository gi 阅读全文
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终于有动力用github了,各种公司都要有自己的github主页。今天终于也成功上传了自己的小小项目,记录一下: 在自己的github 中create a new repository, 装一个git bash 的客户端 在本地创建ssh key : $ ssh-keygen -t rsa -C " 阅读全文
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spring: none: the season between winter and summer when leaves and flowers appear: the spring of 1993; in the spring; late/early spring something, usu 阅读全文
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给定数据点pi(xi,yi),其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小。近似曲线在点pi处的偏差δi= φ(xi)-y,i=1,2,...,m。 损失计算: 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小 3.使偏差平方和最小 推导: 拟合多项 阅读全文
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分类算法: 决策树: 对每一节点,根据feature进行分类。 选择信息增益最大的feature, 也就是选择将不确定性降低最多的feature。 随机森林: 多个决策树的投票机制来改善决策树,假设有m棵决策树,要有m个一定数量的样本集来训练一棵树(每棵决策树处理一个训练样本子集),如果用全样本来训 阅读全文
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1. 最简单的思路,对每个值,遍历与其逆序的数组对;但时间复杂度太高; 2. 归并排序的思路: 先将数组分隔成子数组,先统计出子数组内的逆序对的数目,然后统计两个相邻子数组之间的逆序对的数目; 阅读全文
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boosting 算法: 通过改变训练样本的权重,学习多个分类器,并将多个分类器线性组合,提升分类性能。(对于一个复杂任务,将多个专家的判断进行适当的综合得出的判断,要比任一一个单独的判断好) 将弱学习方法boost 为强学习算法。因为弱学习算法相对容易求得。提升算法就是从弱学习算法,出发反复学习, 阅读全文