机器学习的大致流程如上图所示，x表示输入变量，表示影响预测结果y的特征(features)，强特征对结果影响比较大，弱特征对结果影响较小，甚至有些特征根本对结果无影响，所以衍生出来特征工程和特征选择这两个对结果非常重要的分支。h表示训练的模型，将训练数据灌入model，使用学习算法，训练出模型的参数 ...
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2018-09-26 14:53:49
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梯度下降（GD） 梯度的本意是一个向量，表示某一函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，导数对应的是变化率 即函数在该点处沿着该方向变化最快，变化率最大（为该梯度的模） 随机梯度下降（SGD）：每次迭代随机使用一组样本 针对BGD算法训练速度过慢的缺点，提出了SGD算法，普通的BGD算法是每次迭 ...
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2018-09-14 22:53:31
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1.前言：为什么我们要关心模型的bias和variance？ 大家平常在使用机器学习算法训练模型时，都会划分出测试集，用来测试模型的准确率，以此评估训练出模型的好坏。但是，仅在一份测试集上测试，存在偶然性，测试结果不一定准确。那怎样才能更加客观准确的评估模型呢，很简单，多用几份测试数据进行测试，取多 ...
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2018-09-07 17:59:18
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1. 问题描述 小伟报名参加某电视台的智力大冲浪节目，本次挑战赛吸引了众多参赛者，主持人为了表彰大家的勇气，先奖励每个参赛者 m 元。不要高兴太早，因为这些钱还不一定是你的！接下来主持人宣布了比赛规则： 首先，比赛时间分为 n 个时段(n <= 500)，比赛又给出了很多小游戏，每个小游戏都必须在规 ...
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2018-08-12 14:00:47
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1. 问题描述 一条街道的一边有几座房子，因为环保原因居民想要在路边种些树，路边的地区被分割成 n 块，并被编号为 1…n，每块大小为一个单位尺寸并最多可以种一棵树，每个居民想在门前种些树并指定了三个数 b，e，t 这三个数分别表示该居民想在 b 和 e 之间最少种 t 棵树，当然，b<=e,t<= ...
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2018-08-11 10:53:36
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批梯度下降算法： 训练样本为一个时：更新Θi 让代价函数最小，利用沿梯度下降方向函数会变得越来越小。这个函数是代价函数J关于(Θi )的。这里并没有在讨论x，y。 关于为什么式子（图是复制的）可以让代价函数趋向于最小值。参考博客：https://blog.csdn.net/ZengDong_1991 ...
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2018-07-09 23:15:59
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1.题目 最近开始做一些算法训练,感觉自己太鶸.来看看这个题目:给定两个已排序的数组,求其中位数 There are two sorted arrays nums1 and nums2 of size m and n respectively. Find the median of the two ...
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2018-07-06 15:51:43
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自从开始做公众号开始，就一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为思海同学在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。“计划”的主要目的：1、想通过这样的方式监督自己更努力的学习算法。2、想和小伙伴们“组团”一起来学习交流学习算法过程中的点点滴滴。
“计划”的主要内容：1、数据结构和算法的基础知识巩固。2、逐步进阶的oj算法训练。
“计划”的时间安排：每周三和周六
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2018-06-16 22:37:16
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自己一直在思考，怎么把算法的训练做好，因为个人在算法这方面的掌握确实还不够。因此，我现在想做一个“365算法每日学计划”。“计划”的主要目的：1、想通过这样的方式监督自己更努力的学习算法。2、想和小伙伴们“组团”一起来学习交流学习算法过程中的点点滴滴。“计划”的主要内容：1、数据结构和算法的基础知识巩固。2、逐步进阶的oj算法训练。“计划”的时间安排：每周三和周六——说在前面“算法每日学”计划01
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2018-06-04 23:28:19
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BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。BP神经网络误差反向传播神经网络：置各权和阈值的初始化给定P个训练样本Xp(p=1,2,...,p)和对应的理想输出Dp(p=1,2,...p)信息前向传递：计算网络各层的输出4.误差反向传播5.修改权和阈值6.重复2~5步，直至P个样本都训练一边7.判断是否满足精度要求。若满足，则停止训练，否则重复第2步。
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2018-05-17 23:19:41
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