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一、冒泡排序 冒泡排序是一種簡(jiǎn)單的排序算法。它重復(fù)地走訪過(guò)要排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素，如果他們的順序錯(cuò)誤就把他們交換過(guò)來(lái)。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換，也...

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<font color=blue> 嶺回歸 嶺回歸和lasso解決回歸中重大疑難問(wèn)題：排除多重共線性，進(jìn)行變量的選擇 最小二乘估計(jì) 在給定經(jīng)典線性回歸的假設(shè)下，最小二乘估計(jì)量...

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<font color=blue> Lasso </font> 在嶺回歸中，是對(duì)w的2范數(shù)做約束，就是把約束條件限制在一個(gè)球里。放縮是對(duì)球的半徑的放縮，因此w的每一個(gè)維度躲...

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<font color=blue> Lasso </font> 在嶺回歸中，是對(duì)w的2范數(shù)做約束，就是把約束條件限制在一個(gè)球里。放縮是對(duì)球的半徑的放縮，因此w的每一個(gè)維度躲...

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<font color=blue> BP算法 </font> M-P神經(jīng)元模型 激活函數(shù) 階躍函數(shù)： 階躍函數(shù)具有不連續(xù)、不光滑等不太好的性質(zhì)，因此實(shí)際常用Sigmoid函數(shù)...

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<font color=blue> 嶺回歸 嶺回歸和lasso解決回歸中重大疑難問(wèn)題：排除多重共線性，進(jìn)行變量的選擇 最小二乘估計(jì) 在給定經(jīng)典線性回歸的假設(shè)下，最小二乘估計(jì)量...

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<font color=blue> BP算法 </font> M-P神經(jīng)元模型 激活函數(shù) 階躍函數(shù)： 階躍函數(shù)具有不連續(xù)、不光滑等不太好的性質(zhì)，因此實(shí)際常用Sigmoid函數(shù)...