参考链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/36435504…

rpm 系 linux 系统中 repo 文件中的 $release 到底等于多少? 结论 对于 8 来说,通过以下命令 #/usr/libexec/platform-python -c 'import dnf, json; db = dnf.dnf.Base(); print(json.dumps(db.conf.substitutions, indent=2))' { "arch": "x86_64", "basearch": "x…

//获取数组中两个相加等于0的一对数字,比如[ [ -10, 10 ], [ -5, 5 ] ] var arr=[-5,10,1,-10,3,4,5,9] //对数组进行排序 arr.sort(function(num1,num2){ if(num1>num2)return 1; if(num1<num2)return -1; return 0 }) //用尺取法 var data=[] //s1左边 s2右边 num等于某个值 arr排序后的数组 function func(s1,s2,n…

题目 求数组中两两相加等于20的组合. 例:给定一个数组[1, 7, 17, 2, 6, 3, 14],这个数组中满足条件的有两对:17+3=20, 6+14=20. 解析 分为两个步骤: 先采用堆排序或快速排序对数组进行排序,时间复杂度为O(nlogn). 然后对排序的数组分别从前到后和从后到前进行遍历, 时间复杂度为O(n). 假设从前到后遍历的下标为begin,从后到前遍历的下标为end. 当arr[begin] + arr[end] < 20时,满足条件的数一定在[begin+1, en…

  梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent).随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent).其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练.接下来,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解.   为了便于理解,这里我们将使用只含有一个特征的线性回归来展开.此时线性回归的假设函数为: \[ h_{\theta…

排版也是醉了见原文:http://www.cnblogs.com/maybe2030/p/5089753.html 在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点. 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较. 1. 批量梯度下降法BGD 批量梯度下降法(Batch Gradient Descent,简称BGD)是梯度下降法最原始的形式,它的具体思路是在更新每一参数时都使用所有的样本来进行更新…

梯度爆炸和梯度消失: W[i] > 1:梯度爆炸(呈指数级增长) W[i] < 1:梯度消失(呈指数级衰减) *.注意此时的1指单位矩阵,W也是系数矩阵 初始化权重: np.random.randn(shape)* np.sqrt(2/n[l-1]) Relu:np.sqrt(2/n[l-1]) Tanh:np.sqrt(1/n[l-1]) 其他的做法:np.sqrt(2/n[l-1]+n[l]) 梯度的数值逼近: 使用双边误差逼近比单边误差逼近更准确 f(θ+ε) - f(θ-ε) / 2ε…

出自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cb6ee6c0102xh17.html…

目录 基础概念 最大值不超过Y的期望 概率为P时期望成功次数 基础问题 拿球 随机游走 经典问题 期望线性性练习题 例题选讲 noip2016换教室 区间交 0-1边树求直径期望 球染色 区间翻转 二位&三维凸包点数期望 单选错位 KILL 后记 @(期望与概率) 基础概念 随机变量:有多种可能的取值的变量 万物都可以当做随机变量,包括常数,方便用 \(\sum\) 统计 P(A):事件 A 发⽣的概率 E(X):随机变量 X 的期望值,\(E(X)=Sum[ P(X=i)*i ]\) 独⽴事件…

1.我们之前已经定义了代价函数J,可以将代价函数J最小化的方法,梯度下降是最常用的算法,它不仅仅用在线性回归上,还被应用在机器学习的众多领域中,在后续的课程中,我们将使用梯度下降算法最小化其他函数,而不仅仅是最小化线性回归的代价函数J.本节课中,主要讲用梯度下降的算法来最小化任意的函数J,下图是我们的问题: (1)梯度下降的思路: 给定θ0和θ1的初始值,首先将θ0和θ1初始化为0,在梯度下降中我们要做的是不停的改变θ0和θ1,来使得J(θ0,θ1)变小,直到我们找到J的值的最小值或者局部最小值…