这节课的目的是找出行列式的公式 推导思路： 首先我们从二阶行列式开始 有上一节关于对角矩阵的性质，我们可以得出上面最右边式子的值为0+ad-bc+0=ad-bc; 我们推广到三阶行列式，有27（n!个）个行列式相加| |+| |+| |+... 我们都写出来未必太麻烦了，我们试图从二阶行列式中找出规 ...
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2021-04-10 13:27:46
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令$dp[i]$表示放置连续的$i$个骨牌所需要的期望步数，按照区间DP的思想，它是来自一个$l+1+r$的区间的，这里的$+1$就是最后放的那块，且$l+1+r=i$，下面来考虑转移。 首先，假设骨牌倒了之后不会碰倒两边的骨牌，则有转移： \(dp[i]=dp[l]+dp[r]+\frac{1}{ ...
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2020-07-22 20:05:39
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FM的论文名字为《Factorization Machines》，其核心思想是组合一阶和二阶特征，基于K维的隐向量，处理因为数据稀疏带来的学习不足问题。并且通过公式推导出其学习时间是线性的，非常适用于大规模的推荐系统。首先从LR到多项式模型方程再到FM进行演进的梳理，随后对于论文中的某些细节进行展开 ...
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2020-07-22 02:15:52
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一：问题描述 Learning问题就是参数估计问题，也就是求模型参数λ，具体形式为 ：λ_hat=argmax P(O|λ) 【通过最大化似然求得最优模型参数 λ；优化算法用EM，可类比GMM模型中求θ用的EM】 二、EM算法应用于HMM-learning模型的公式推导（具体可参考之前博客GMM：E ...
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2020-07-11 11:16:14
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前言 在排序那一节里，讲到排序时，利用递推公式推导时间复杂度来求解归并排序、快速排序的时间复杂度，但有些情况，例如快速排序的平均时间复杂度，利用递推公式，会涉及很复杂的数据推导。今天学习一种特殊的树来分析递归算法的时间复杂度，那就是递归树。 递归树与时间复杂度 递归算法的思路是把大问题分成小问题来解 ...
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2020-07-10 10:10:47
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交叉熵损失函数 交叉熵的几种表达形式 Binary CrossEntropy Categorical CrossEntropy 对数似然函数与交叉熵的关系 均方误差与交叉熵误差(sigmoid为激活函数) 均方误差(MSE)与梯度更新 交叉熵误差与梯度更新 对比与结论 多分类交叉熵函数的梯度更新(s ...
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2020-07-08 19:48:06
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基姆拉尔森公式推导 https://www.cnblogs.com/SeekHit/p/7498408.html 使用注意事项 注意要将本年的1月与2月视为下一年的13月与14月 计算公式 w = (d + 1 + 2 * m + 3 * (m + 1) / 5 + y + y/ 4 - y / 1 ...
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2020-06-05 21:16:43
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“企业的价值等于剩余存在期内自由现金流的折现”，这是很多夹头文章都会引用的巴老的一句话。投资其实就是购买在未来能获取企业收益的权利，把企业在存续期内每个财务年度的收益现金流，分别折算到今天的价值，并进行加总，就可以用来估算企业的价值，根据这个价值再以一定的打折来买入，比如打6折，就相当于估算企业价值 ...
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2020-05-13 00:32:46
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熵，条件熵，相对熵，互信息的相关定义及公式推导 熵是随机变量不确定性的度量，不确定性越大，熵值越大，若随机变量退化成定值，熵为0，均匀分布是最不确定的分布。熵其实定义了一个函数(概率分布函数)到一个值(信息熵)的映射。熵的定义公式如下： 在经典熵的定义中，底数是2，此时熵的单位是bit，若底数是e， ...
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2020-05-09 21:45:35
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线性回归 下面是线性回归的公式推导，没有加上 L2 正则化因子。 假设 y^=Xw\hat y = Xwy^?=Xw，因为 L(w)=∣∣y^?y∣∣22=∣∣Xw?y∣∣22=(Xw?y)T(Xw?y)=wTXTXw?yTXw?wTXTy+yTy, \begin{aligned} L(w) &am ...
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2020-05-02 14:49:35
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