哈哈哈

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

摘要： 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

摘要： 输出： 阅读全文

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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

摘要： 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