字符串的匹配在平常的編碼過程中非常常用,在編程語言中通常是調(diào)用一個內(nèi)置函數(shù)就可以實現(xiàn)字符串的匹配,當(dāng)不讓使用內(nèi)置的函數(shù),而是自己編寫一個函數(shù)來實...
鏈表是線性表的一種實現(xiàn)方式,它的基本想法是: 將表中的元素分別存放在各個獨立的存儲區(qū)內(nèi),存儲區(qū)又稱為結(jié)點; 在表中,可以通過任意結(jié)點找到與之相關(guān)...
大量的數(shù)據(jù)對機器學(xué)習(xí)算法的研究很有幫助,當(dāng)我們直到算法有較高的方差(variance)時,增加m會有助于改善算法。但是當(dāng)m很大時,比如m=100...
批量梯度下降是每一次迭代中對所有樣本求和后求梯度項,隨機梯度下降是對每一個樣本求梯度項,小批量梯度下降介于兩者之間。 小批量梯度下降取的樣本數(shù)一...
以線性回歸為例:預(yù)測函數(shù)為:代價函數(shù): 重復(fù):{} 當(dāng)數(shù)據(jù)量過大時,梯度下降的算法會變得很慢,因為要對所有的數(shù)據(jù)進(jìn)行求和。因為每次重復(fù)梯度下降都...
推薦系統(tǒng)是目前非常流行的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。特征值對機器學(xué)習(xí)是非常重要的,而對特征值的選擇會直接影響到算法的好壞,推薦系統(tǒng)能夠自動幫助學(xué)習(xí)一些優(yōu)良的特...
異常檢測(Anomaly Detection)是機器學(xué)習(xí)算法的一個常見應(yīng)用。它主要用于非監(jiān)督學(xué)習(xí),但又類似一些監(jiān)督學(xué)習(xí)問題。 異常檢測常用在對網(wǎng)...
降維是機器學(xué)習(xí)中很重要的一種思想。在機器學(xué)習(xí)中經(jīng)常會碰到一些高維的數(shù)據(jù)集,它們會占用計算機的內(nèi)存和硬盤空間,而且在運算時會減緩速度。降維能夠使得...
從沒有標(biāo)記過的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)稱之為非監(jiān)督學(xué)習(xí)。在非監(jiān)督學(xué)習(xí)中,通過算法來定義一些數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu),將數(shù)據(jù)分別聚合到這些子集中,這種算法稱之為聚類算法。 K...