线性回归算法（linear regression） 1.1 预测房屋价格 下图是俄勒冈州波特兰市的住房价格和面积大小的关系： [数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格] 该问题属于监督学习中的回归问题，让我们来复习一下...这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集里房屋价格，我们把它喂给我们的学习算法，然后输出一个函数。...这是我们线性回归的目标函数。 上面的曲线中，让 J(θ1) 最小化的值是 θ1=1。这个确实就对应着最佳的通过了数据点的拟合直线 。这条直线就是由 θ1=1 的设定而得到的。...小结 通过这些图形，本篇文章主要是帮助理解这些代价函数 J 所表达的值；它们是什么样的它们对应的假设是什么样的；以及什么样的假设对应的点更接近于代价函数J的最小值。...我们真正需要的是一种有效的算法，能够自动地找出这些使代价函数J取最小值的参数θ0和θ1来。我们也不希望编个程序 把这些点画出来，然后人工的方法来读出这些点的数值，这很明显不是一个好办法。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...我们来复习上一节的知识： 假设函数： h θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x hθ(x)=θ0+θ1x 参数： θ 0 ,...θ 1 \theta_0,\theta_1 θ0,θ1 代价函数： J ( θ 0 , θ 1 ) = 1 2 m ∑ i = 1 i = m ( h ( x i ) − y i ) 2 J(\...y^i)^2 J(θ0,θ1)=2m1∑i=1i=m(h(xi)−yi)2 目标：求得当 J ( θ 0 , θ 1 ) J(\theta_0,\theta_1) J(θ0,θ1)最小时的...,\theta_1 θ0,θ1值 做一个简化，令： h θ ( x ) = θ 1 x h_\theta(x)=\theta_1x hθ(x)=θ1x 我们可以画出假设函数和代价函数的值
今天讨论群里有小伙伴指出来这个问题，特地去重新推导了一遍，在推导的时候应该乘以一个-1，但是之前我给忘了，在此更正！ 希望大家之后可以继续给指出错误！ image.png
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 假设拟合直线为 ，代价函数（cost function）记为 则代价函数： 为什么代价函数是这个呢？ 首先思考：什么是代价？...如果我们直接使用 ，这个公式看起来就是表示假设值和实际值只差，再将每一个样本的这个差值加起来不就是代价了吗，但是想一下，如果使用这个公式，那么就单个样本而言，代价有正有负，全部样本的代价加起来有可能正负相抵...，所以这并不是一个合适的代价函数。...所以为了解决有正有负的问题，我们使用 ，即绝对值函数来表示代价，为了方便计算最小代价（计算最小代价可能用到最小二乘法），我们直接使用平方来衡量代价，即使用 来表示单个样本的代价，那么一个数据集的代价为...仔细想想，其实很容易想到，代价函数应该与样本的数量有关，否则一个样本和n个样本的差距平方和之间的比较也没有多少意义，所以将 乘以 ，即代价函数为： ，这里取2m而非m，是为了方便计算。
上图中这个函数，其实很容易理解了，我们用上面那个式子衡量某参数下的假设函数对自变量预测值和实际值之间的差距大小，然后把m个差距求和。 到了逻辑回归这里，其实代价函数就变简单了，为什么呢？...我们只需要在线性回归模型的代价函数基础上做一下这样的修改即可作为一种代价函数： ? 但是因为我们的假设函数是sigmoid函数，所以最后我们上图中的代价函数的图形可能会变成这样一个丑陋的样子： ?...先来看y=1的情况，因为假设函数h的取值是在[0,1]之间的，所以log的取值是(-∞，0]，加上前面的符号就变成下图这个样子了： ?...这个代价函数又好看、又有一条非常优秀的性质：如果y=1，假设函数预测出来的值也等于1的时候，代价函数就等于0；而当y=1，假设函数预测出来的值为0的时候，代价函数就变成∞了。...通过这样一个代价函数，我们就使得预测值越接近于实际值时代价函数的取值越小、反之越大，而且也很光滑。这样的代价函数正是我们想要的。 总结 逻辑回归的代价函数到底是怎么想出来的，已经超出了这门课的范畴。
“Neural Networks: Learning——Cost function” 01 — 笔记 神经网络是当下最强大的机器学习算法之一，上周已经学习了如何用神经网络表示一些逻辑问题，这周一起来学习一个可以为神经网络拟合参数的算法...先从代价函数讲起。 再来看一下神经网络是啥玩意 一个神经网络如下图所示，由输入层、输出层和若干的隐藏层组成。 ? 如果要想网络完整，还需要一些训练集用来训练网络的参数。...神经网络的代价函数 回忆一下逻辑回归中的代价函数： ?...我们只要把代价函数的最小值找到，相对应的最好的参数也就被找到了。 那如果是神经网络呢？它可以做K分类的问题，那它的代价函数实质上就是把逻辑回归代价函数给一般化了。如下图： ?...再回过头来看上图中的代价函数，看看中括号里面的那两个\Sigma求和符号那一项有两层累加求和，第一层K它是神经网络输出层的K个单元（对应于K分类问题），第二层的m是指的训练集中有m组样本。
贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优(即最有可能达到目标)的决策，从而希望导致结果是最好或最优的算法。...贪心算法不能保证最优解，但在解决问题的某些实例时是有效的，并且是很容易理解和实现的。一个经典的贪心算法示例是背包问题。假设你有一个容量为V的背包和n个物品，每个物品都有自己的价值和重量。...问题是如何选择物品，使得背包装载的物品总价值最大。贪心算法的做法是：每次选择价值密度最高的物品（即价值/重量），直到背包装满为止。这个算法并不能保证最优解，但对于许多实例来说是有效的。... return value items = [(2,3),(3,4),(4,5),(5,6)] maxWeight = 5 print(knapsack(items, maxWeight))这个算法的复杂度是
还记得我们原来在线性回归中学过的代价函数吗？ ? 我们把黄色部分用函数的形式来表示： ? 如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。...因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的： ? 这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。那该怎么办呢？...让我们来学习逻辑回归中的代价函数吧。 逻辑回归的代价函数是这样的： ? 让我们具体的看一下它的工作原理。 当 y = 1 时，Cost(hθ(x), y) 函数的图像是一个对数函数，如下： ?...上面代价函数的书写形式是一个分段函数，我们可以简化一下这个代价函数： ? 这个形式与上面那个等价。 我们如何自动地去拟合参数 θ 呢？...与之前线性回归不同的是，这里的 hθ (x) 变成了逻辑回归算法的假设函数 hθ (x)
损失函数或者代价函数 损失函数或者代价函数的目的是：衡量模型的预测能力的好坏。...代价函数(Cost function)：是定义在整个训练集上面的，也就是所有样本的误差的总和的平均，也就是损失函数的总和的平均，有没有这个平均其实不会影响最后的参数的求解结果。...模型在训练阶段会拟合出一个函数，其中的函数是包含参数的。 损失函数或者代价函数越小越好，也就说明预测值和标签的值越接近，模型的预测能力越强。...损失函数，代价函数，目标函数定义 损失函数（Loss Function ）是定义在单个样本上的，算的是一个样本的误差。...，直接在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和： 以上公式中，表示正则化参数，在算法实际运行过程中，要选择合适的值，不能使其过大，否则可能会导致过拟合不能被消除，或者梯度下降算法不收敛。
：计算的是一个样本的误差 代价函数：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 实际应用： 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说明：...我们给定x，这三个函数都会输出一个f(X)，这个输出的f(X)与真实值Y可能是相同的，也可能是不同的，为了表示我们拟合的好坏，我们就用一个函数来度量拟合的程度。...这个函数就称为损失函数(loss function)，或者叫代价函数(cost function)。 损失函数越小，就代表模型拟合的越好。...如果到这一步就完了的话，那我们看上面的图，那肯定是最右面的f3(x)的经验风险函数最小了，因为它对历史的数据拟合的最好嘛。...大白话说就是它的函数太复杂了，都有四次方了，这就引出了下面的概念，我们不仅要让经验风险最小化，还要让结构风险最小化。
如果你把函数的指针（地址）作为参数传递给另⼀个函数，当这个指针被⽤来调⽤其所指向的函数 时，被调⽤的函数就是回调函数。...⼊操作数："); scanf("%d %d", &x, &y); ret = pf(x, y); printf("ret = %d\n", ret); }` 利用这句话，减少了在不同case情况下，...int* p1[10]; int (*p2)[10]; 可以根据前面的写法猜一猜，感受一下，到底哪一个更像是数组指针？ 注意：[]的优先级是高于*的。...正确的答案其实是p2那个表达形式，因为是指针，所有用（*p）来确保，先是指针，然后才轮到数组。 那么这句话是什么意思呢？...其实可以从里面向外面去看，要抓住里面的*符号，其实这就是一个函数指针，只不过是一个空的名字，并且函数还没有参数。而向外看，使用了void的，就是把这函数强制类型转换。
排序方法在实际的应用场景中非常常见，Scala里面有三种排序方法，分别是： sorted，sortBy ，sortWith 分别介绍下他们的功能： （1）sorted 对一个集合进行自然排序，通过传递隐式的...（3）sortWith 基于函数的排序，通过一个comparator函数，实现自定义排序的逻辑。...例子一：基于单集合单字段的排序 结果： 例子二：基于元组多字段的排序 注意多字段的排序，使用sorted比较麻烦，这里给出使用sortBy和sortWith的例子 先看基于sortBy的实现： 结果：...，如果一样，就按照名称降序排 结果： 再看sortWith的实现方法： 结果： 总结： 本篇介绍了scala里面的三种排序函数，都有其各自的应用场景： sorted：适合单集合的升降序 sortBy：适合对单个或多个属性的排序...，代码量比较少，推荐使用这种 sortWith：适合定制化场景比较高的排序规则，比较灵活，也能支持单个或多个属性的排序，但代码量稍多，内部实际是通过java里面的Comparator接口来完成排序的。
调用函数进行数组排序 使用函数实现选择和冒泡排序:分别定义选择排序函数void selectsort(int a[],int n) 和冒泡排序函数viod bubblesort(int a[],int...n)对数组a中的元素进行排序，主函数中输入数组元素和元素个数，先调用选择排序函数对数组元素升序排序后输出结果，然后再调用冒泡排序对数组元素降序排序并输出结果 6 8 -3 2 7 9 4 -3 2 4...7 8 9 9 8 7 4 2 -3 我的代码 `#include void selectsort(int a[],int n); void bubblesort(int a[],int
dijkstra算法也被称为狄克斯特拉算法，是由一个名为狄克斯特拉的荷兰科学家提出的，这种算法是计算从一个顶点到其他各个顶点的最短路径，虽然看上去很抽象，但是在实际生活中应用非常广泛，比如在网络中寻找路由器的最短路径就是通过该种算法实现的...那么dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？ image.png 一、dijkstra算法原理是什么？...二、dijkstra算法的缺点是什么？...在dijkstra算法的应用过程中，某些有权图的边可能为负，也就是说，即使有权图中并不包含可以从节点到达的负权回路，dijkstra算法依然是可以继续应用的，但是假如存在一个可以直接从节点到达的负回路，...以上为大家介绍了dijkstra算法的原理以及缺点，dijkstra算法不管是在实际生活中，还是在网络中都有非常广泛的应用，在使用时应当尽力避免算法的缺陷，才能最大程度发挥算法优势。
移动机器只能做交换操作，但交换机器要花费一定的费用，费用的大小就是交换机器重量的和。例如：3 2 1，交换1 3后为递增排序，总的交换代价为4。...给出N台机器的重量，求将所有机器变为有序的最小代价（机器的重量均为正整数）。 输入 第1行：1个数N，表示机器及房间的数量。...(1 <= Wi <= 10^9) 输出 最小代价 样例1输入 51 8 976 样例1输出 41 二、思路 以样例1例，先进行排序 下标 1 2 3 4 5 排序前 1 8 9 7 6 排序后 1 6...那么我们可以发现两个环，那么我们回到题目中来，要使最后的总和最小，我们的贪心思路是什么？...，自最后的答案是什么呢？
mysql中有很多的函数，我们可以直接在sql语句中使用这些函数，而不用创建表，现在是对于时间的函数 写sql语句的时候，需要在函数的前面加select ，不然不能运行函数 SELECT NOW() as...sql语句 转化时间为指定的格式 select DATE_FORMAT(NOW(),'%m-%d-%Y') ?
“上次课讲了机器学习的模型表示，讲了一个线性模型的例子，那怎样在可能的拟合直线里选择一条最合适的呢？有没有数学的方法让这个直线合适还是不合适变得可以量化呢？这就要说代价函数了。”...01 — 视频 02 — 笔记 本次课前半段内容非常简单，带领我们一起复习初中平面几何的知识，后半段给出了代价函数（Cost function）的一般定义。...从一元线性模型看代价函数的引入； 代价函数的数学定义。 2.1从一元线性模型看代价函数的引入 上一节课，卖房子的那个训练集，我们说用一个直线的方程来拟合它们。如下图，在下面假设的直线方程。 ?...通过调整参数，可以得到这样一理想的条直线。 ? 2.2 代价函数的数学定义 那有没有一种方法让拟合直线是否理想这件事变得可以量化呢？...如果有办法把这个和降到最低呢，我们也就找到了那条最中庸，也是最适合用来做这个房子买卖这件事的预测直线。 对上面的方差函数变一下形， ? 上面这个公式呢，就是我们的cost function了。
应用 原子操作类，例如AtomicInteger，AtomicBoolean … 适用于并发量较小，多cpu情况下； Java中有许多线程安全类，比如线程安全的集合类。...引入概念 这些线程安全类底层实现使用一种称为CAS的算法，(Compare And Swap)比较交换。...优点 这个算法相对synchronized是比较“乐观的”，它不会像synchronized一样，当一个线程访问共享数据的时候，别的线程都在阻塞。...实现思想 在线程开启的时候，会从主存中给每个线程拷贝一个变量副本到线程各自的运行环境中，CAS算法中包含三个参数(V,E,N)，V表示要更新的变量(也就是从主存中拷贝过来的值)、E表示预期的值、N表示新值...因此有了下面的方式。
目录 总结 总结
题目 : 一块金条切成两半，是需要花费和长度数值一样的铜板的。 比如长度为20的金条，不管切成长度多大的两半，都要花费20个铜板。 一群人想整分整块金条，怎么分最省铜板？...如果， 先把长度60的金条分成10和50，花费60 再把长度50的金条分成20和30， 花费50 一共花费110铜板。...但是如果， 先把长度60的金条分成30和30，花费60 再把长度30 金条分成10和20，花费30 一共花费90铜板。 输入一个数组，返回分割的最小代价。...实际上这里等同于如何把数组里三个值花费最小代价拼成60 这里仿照建树规则,新建立的结点值加在一起即是花费的钱数 具体方法,每次从数组中拿两个最小值建树,新得到的值再加入树中,依次类推,直到树得到根.
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