03 2019 档案
摘要：1.Sigmoid Gradient 2.nnCostFunction 这是一道综合问题； Ⅰ：计算代价函数J（前向传播） Ⅱ：BackPropagation Ⅲ：正则化；
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摘要：题目描述 小M在MC里开辟了两块巨大的耕地A和B（你可以认为容量是无穷），现在，小P有n中作物的种子，每种作物的种子有1个（就是可以种一棵作物）（用1...n编号）。 现在，第i种作物种植在A中种植可以获得ai的收益，在B中种植可以获得bi的收益，而且，现在还有这么一种神奇的现象，就是某些作物共同种
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摘要：题目描述 设A和B是两个字符串。我们要用最少的字符操作次数，将字符串A转换为字符串B。这里所说的字符操作共有三种： 1、删除一个字符； 2、插入一个字符； 3、将一个字符改为另一个字符； ！皆为小写字母！ 输入输出格式 输入格式： 第一行为字符串A；第二行为字符串B；字符串A和B的长度均小于2000
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摘要：1.lrCostFunction: 和第三周的那个一样的； 2.oneVsAll 注意的一点是： fmincg中的 initial_theta为列向量，所以需要转置一下； 3.PredictOneVSAll 4.predict
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摘要：题目描述 某国有n个城市，它们互相之间没有公路相通，因此交通十分不便。为解决这一“行路难”的问题，政府决定修建公路。修建公路的任务由各城市共同完成。 修建工程分若干轮完成。在每一轮中，每个城市选择一个与它最近的城市，申请修建通往该城市的公路。政府负责审批这些申请以决定是否同意修建。 政府审批的规则如
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摘要：该算法主要是处理关联分析的； 大多书上面都会介绍，这里就不赘述了；
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摘要：1. Sigmoid function 2. Logistic Regression Cost & Logistic Regression Gradient 首先可以将h(x)表示出来 sigmoid函数 然后对于gredient(j)来说， 可以现在草稿纸上把矩阵画出来，然后观察，用向量来解决；
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摘要：1.Feature Normalization： 归一化的处理 2. Computing Cost (for Multiple Variables) && Gradient Descent (for Multiple Variables) 由于我们单变量的时候就是用矩阵形式处理的，所以代码与单变量相
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摘要：1.warmUpExercise: 2.Computing Cost: 3.Gradient Desecnt: 换成矩阵的形式操作；
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摘要：题目描述 房间里放着n块奶酪。一只小老鼠要把它们都吃掉，问至少要跑多少距离？老鼠一开始在(0,0)点处。 输入输出格式 输入格式： 第一行一个数n (n<=15) 接下来每行2个实数，表示第i块奶酪的坐标。 两点之间的距离公式=sqrt((x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2)
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摘要：题目描述 有一个仅由数字000与111组成的n×nn \times nn×n格迷宫。若你位于一格0上，那么你可以移动到相邻444格中的某一格111上，同样若你位于一格1上，那么你可以移动到相邻444格中的某一格000上。 你的任务是：对于给定的迷宫，询问从某一格开始能移动到多少个格子（包含自身）。
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