01 2019 档案
摘要：1. 指针指向的内容不可以修改 以下两种写法等价 2. 指针不可以修改 既指针初始化以后，不可以指向其他的地址；但是指针指向的内容可以修改 3. 指针与指针指向的内容都不可以修改 以下两种方式等价。 4. const 引用
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摘要：1. Question: Given two non-negative integers num1 and num2 represented as strings, return the product of num1 and num2, also represented as a string.
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摘要：第三章：神经网络入门 1.二分类问题 这里介绍一个二分类问题，根据电影的评论，划分正面或负面的评论。 1.1 IMDB数据集 IMDB 数据集，包含来自互联网电影数据库（IMDB）的 50 000 条严重两极分化的评论。数据集被分为用于训练的 25 000 条评论与用于测试的 25 000 条评论，
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摘要：神经网络数学表示 1.张量 张量是一个数据容器，可表示任意维的数据，是二维矩阵向任意维的扩展，它的数据几乎总是数值数据。张量的维度，叫轴(axis). 张量的3个属性 维度，轴(axis)，np.ndim 形状，np.shape是一个元组，表示张量在某个轴的维度大小（元素个数） 数据类型，dtype
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摘要：1.定义 偏差指的是算法在大型训练集上的错误率，方差指的是算法在测试集上的表现低于训练集的程度。 当方差很高时，说明模型过拟合；当偏差很高时，说门模型欠拟合。 2.减少偏差的方案 偏差过高，既模型在训练集上的错误率太高说明模型欠拟合，减少偏差的方案如下： 减少或去掉正则化（L1,L2,dropout
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摘要：线性回归 一、综述 线性回归遇到的问题一般是这样的。我们有m个样本，每个样本对应n维特征和一个结果输出，并且输出结果y是连续性变量，如下: 表示第i个样本输入 表示第i个样本输入的真实输出 表示第i个样本的第j个分量 线性回归问题，就是找到一个合适的函数用于拟合训练数据，使得该函数具备很好的泛化能力
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摘要：DNN 一、感知机 我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图: 输出: 激活函数： 从而得到我们想要的输出结果1或者-1。 这个模型只能用于二元分类，且无法学习比较复杂的非线性模型，因此在工业界无法使用。 二、DNN 2.1 DNN介绍 DNN是深度神经网络，其实就是一个多
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摘要：逻辑回归 一、综述 线性回归的输出是连续性变量，而对于分类问题，输出是离散性变量。这里，我们的输出。 sigmoid函数 二、假设函数，模型 假设： 则： 三、最大似然函数求 假设只有一个样本，则： 所以，SGD算法的跟新规则如下：
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摘要：本文通过多项式曲线拟合的问题来解释L2正则化的数学含义，既为何选择w*较小的模型。详细内容如下： 1.数据生成 有一组数据，按照的函数生成，同事有一写随机噪声。 2. 模型 3. 误差函数 E(w)是w的二次函数，故而存在最小值（当取w*时有最小值），当M取不同的值的时候，可以得到不同的模型，而这些
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