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摘要： Contents 1 introduction Keynes - British White - US Truman-Presient 2 the word comes to the white mountains White's background and history, professer 阅读全文

摘要： 1 Pre-Experiment & Preparition 1.1 Define Clear Objective & Metrics You must move beyond a vague "affects the final results." What part of the algorit 阅读全文

摘要： 1 BGD (Batch Gradient Descent) BGD, computes gradient using entire training dataset in each iteration. Makes one update per epoch. $$\theta_{j+1}=\the 阅读全文

摘要： 1 Decision Tree 1.1 Information content This measures the surprise or information gained when an event x occurs: $$I(x)=-log_{2}P(x)$$ if P(x) is high 阅读全文

摘要： All principles General Principles KISS → Start simple, add complexity only when needed DRY → Reduce duplication, simplify maintenance YAGNI → Build fo 阅读全文

摘要： 1 up sampling increase the sample ratio 2 down sampling decrease the sample ratio 3 overfitting Recoganize Training accuracy >> Validation accuracy Pe 阅读全文

摘要： 1、 简介 对图片（数据集链接） 进行分类，构建 CNN 网络。（还可以直接使用 Restnet）。CNN 架构： 1.1 Pooling Pooling is the core operation in CNN specifically to designed to reduce the spat 阅读全文

摘要： 1、拉格朗日乘子法（等式约束） 问题形式：最小化目标函数f(x)，满足h(x) = 0。 核心思想：在最优解 x∗ 处，目标函数的梯度 ∇f 必须与约束曲面的法向量平行。因为如果它们不平行，我们就可以沿着约束曲面“滑动”来进一步降低 f的值。 构造拉格朗日函数：L(x,λ)=f(x)+λh(x)。其 阅读全文

摘要： 一 简介 与 Dijkstra 不同的是，A*算法是source 到 target 的最短路径，Dijkstra 是source 到所有点的最短路径。A*算法的核心是评估函数 f(n) = g(n) + h(n)。 g(n) 从起点到节点 n 的实际代价 h(n) 从节点 n 到终点的估计代价（启发 阅读全文

摘要： 一、作用 求源点到终点的最短路径，k条。无环无负权 根路径：最短路径 偏离路径：计算从偏离节点（即根路径的最后一个节点）到汇点的最短路径，这就是偏离路径。 算法的基本思路是： 首先找到最短路径（使用 Dijkstra 等算法） 然后系统地生成第 2、3、...、k 条最短路径 通过 "偏移路径"（d 阅读全文