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会飞的胖子
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2017年3月26日
1. Two Sum【数组|哈希表】
摘要: Given an array of integers, return indices of the two numbers such that they add up to a specific target. You may assume that each input would have ex
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posted @ 2017-03-26 23:56 会飞的胖子
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2017年3月25日
最大子数组问题的不同解法比较
摘要: 2017/3/24 22:38:54 《算法导论》第四章 分治策略 练习4.1-3 要求比较三种方法的时间走势,找出递归算法和暴力算法的分界点(前期暴力算法会更快)。 该问题有三个常规解法:暴力、分治法、动态规划 实践代码: # -*- coding: utf-8 -*- from time imp
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posted @ 2017-03-25 23:40 会飞的胖子
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斯坦福公开课5:生成学习
摘要: 2017/3/21 9:08:46 本讲大纲: 1.生成学习算法(Generative learning algorithm) 2.高斯判别分析(GDA,Gaussian Discriminant Analysis) 3.朴素贝叶斯(Naive Bayes) 4.拉普拉斯平滑(Laplace smo
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posted @ 2017-03-25 23:27 会飞的胖子
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2017年3月21日
斯坦福公开课4:牛顿方法
摘要: 本讲大纲: 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3.广义线性模型(Generalized linear models) 本讲大纲: 1.牛顿方法(Newton’s method) 2.指数族(Exponential family) 3.
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posted @ 2017-03-21 23:29 会飞的胖子
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斯坦福公开课3:欠拟合与过拟合
摘要: 欠拟合与过拟合(underfiting、overfiting) 欠拟合(举例:7个样本点用1次项假设拟合房屋价格和面积的关系,损失了2次成分) 过拟合(举例:7个样本点用6次项假设拟合房屋价格和面积的关系) 参数学习算法(parametric learning algorithm) 线性回归 非参数
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posted @ 2017-03-21 23:27 会飞的胖子
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斯坦福公开课2:监督学习应用-梯度下降
摘要: 线性回归(Linear regesstion) Notation m:样本数量 n:特征数量 #feature X:输入变量/特征 y:输出变量/目标变量 (x , y )、(x1,x2,y):训练样本 (xi,yi):第i组训练样本 假设 代价函数 Cost Function(最小二乘) 目标函数
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posted @ 2017-03-21 23:26 会飞的胖子
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斯坦福公开课1:机器学习的动机与应用
摘要: 什么是机器学习? 一个程序对于任务T,输入经验E,通过性能评测方法P衡量该程序在T的性能得到改进。 监督学习 Regression(举例:房屋价格与房屋面积的关系) Classification(举例 :根据年龄和肿瘤大小判断乳腺肿瘤是良性/恶性) 非监督学习 clustering(举例:鸡尾酒会问
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posted @ 2017-03-21 23:23 会飞的胖子
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