逻辑上通常可以将数据结构分为（线性结构和非线性结构） 如果在数据结构中每个数据元素只可能有一个直接前驱，但可以有多个直接后继，则该结构是（树） 在长度为n的顺序表的第i个位置上插入一个元素（1≤i≤n+1），元素的移动次数为：n-i+1 在非空线性链表中由p所指结点的后面插入一个由q所指的结点，应依 ...
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2020-05-03 11:06:29
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一：为什么需要神经网络 （一）案例 为了很好的拟合数据，我们需要保留较多的相关参数，虽然可以使用正则化进行优化。但是无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例 ...
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2020-05-02 22:37:21
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为什么要做 batch normalization 没有加batch normalization，过拟合，也就是训练集的效果还不错，但是测试集的效果真的差 BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分 ...
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2020-05-02 22:30:06
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比如说图7-7，左图中的数据是线性不可分的，利用非线性变换将其转换为右图中的数据分布，再利用线性支持向量机就可以解决了。 核函数是什么？ 核函数和映射函数之间的关系？ 核函数在支持向量机中是怎么使用的？ 正定核的充分必要条件？ 常用的核函数？ 什么是非线性支持向量机？ 也就是将支持向量机中的对偶形式 ...
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2020-05-02 16:58:26
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SVM是什么？ 支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的 ...
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2020-05-01 20:13:46
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1.从感知学习算法到深度学习演化时间轴 2.非线性问题的三种解决方法： 参考资料： 1.https://www.bilibili.com/video/BV1Tt411s7fK?from=search&seid=14161509480958797618，B站白板推导，作者：shuhuai008 2.白 ...
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2020-05-01 17:02:01
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1 简介 支持向量机(support vector machines> SVM)是一种二类分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机;支持 向量机还包括核技巧，这使它成为实质卜的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规 ...
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2020-04-29 12:49:37
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深度神经网络(DNN，Deep Neural Networks)简介 首先让我们先回想起在之前博客（ "数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍" ）中介绍的神经网络：为了解决M P模型中无法处理XOR等简单的非线性可分的问题时，我们提出了多层感知机，在输入层和输出层中间添加一层隐含层，这样该网 ...
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2020-04-28 00:28:05
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在数学建模中常用的方法： 类比法、二分法、量纲分析法、差分法、变分法、图论法、层次分析法、数据 拟合法、回归分析法、数学规划（线性规划，非线性规划，整数规划，动态规划，目标规划） 、机理分析、 排队方法、对策方法、决策方法、模糊评判方法、时间序列方法、灰色理论方法、现代优化算法（禁忌搜 索算法，模拟 ...
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2020-04-24 21:35:33
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1. 什么是逻辑回归 逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。 也就是把Y的结果带入一个非线性变换的Sigmoid函数中，即可得到[0,1]之间取值范围的数S ...
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2020-04-20 16:13:43
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