k维滑窗:扩展到k维的单调队列 假如要求一个高维度的空间(数组,矩阵,长方体,这些固定窗口型区域)的固定区域极值时,且满足 高纬度空间是在复杂度范围内 时,可以用这个做法, 时间复杂度为 $\mathcal{O(高维空间容量\times 维度)}$。这个维度只是一个小常数,可以忽略,所以也可以说,时 ...
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2020-04-29 01:12:45
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本周任务： 请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念: 1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶 ...
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2020-04-16 00:31:31
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 ...
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2020-04-14 20:28:45
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 2.本周 ...
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2020-04-13 22:43:49
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本周任务： 请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念: 1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶 ...
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2020-04-12 00:14:12
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最小二乘法主要用于函数拟合或函数极值，其思想主要是通过将理论值与预测值的距离的平方和达到最小。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影。 最小二乘法的原理与要解决的问题 最小二乘法的形式如下式所示： $$目标函数 = \sum(理论值 预测值）^2$$ 理论值是样本数据，预测值是拟 ...
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2020-04-01 19:12:47
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2、导数 python中通过sympy库的diff(f(x),x)对 f(x)进行求导。 驻点和极值点的区别： 驻点：f'(x)=0的点； 极值点：这点附近这一点所对应的函数值最大或者最小（注意是这个点附近）。存在极值点的情况有两类，一类是一阶导数为0的点（也就是我们所说的驻点）,另一类是一阶导数不 ...
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2020-03-29 15:27:33
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对于考研数学在函数极值点与拐点的判断处，这些命题会很有帮助 ...
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2020-03-28 13:43:14
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中值定理与导数应用 "1. 理论准备" "1.1. 极值" "1.2. 极值点的性质" "1.2.1. 费马定理" "1.2.2. 极值点性质定理" "2. 中值定理" "2.1. 罗尔的思考" "2.1.1. Rolle定理" "2.1.2. Rolle定理的几何意义" "2.2. 拉格朗日" " ...
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2020-03-23 16:54:26
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枚举所有时刻，在两个时刻之间三分，因为距离肯定是个单峰函数 对卡精度又有了一些心得。。如果是db和某个int标准值比较，那么用sign，如果是两个db判大小，如三分，二分里精度要求高，那么不用sign会比较好 /* 从时间1-n段枚举这个过程 将每个人每个时间段的路程看做是线段， 求出两线段的最近点 ...
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2020-03-21 12:47:59
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