众所周知，我昨天买了个遥控器->Tiny X8M遥控器全解,文章在此。不过这个是开源的，代码就写的好，不读可惜了，读它。
某海产品批发商每天需要采购500斤的海产品，一直在城市的A市场销售海，每天都能卖完，价格也基本不变，成本也相对固定为1000元，如下图所示：
梯度下降（Gradient Descent）是在求解机器学习算法的模型参数（无约束优化问题）时，最常采用的方法之一 代价函数 提到梯度下降就不得不说一下代价函数。代价函数也被称作平方误差函数，有时也被
来代替||w||,我们去求解 ||w||2 的最小值。然后在这里我们还忽略了一个条件，那就是约束条件，在上一篇的公式（8）中的不等式就是n维空间中数据点的约束条件。只有在满足这个条件下，求解||w||2的最小值才是有意义的。思考一下，若没有约束条件，那么||w||2的最小值就是0，反应在图中就是H1和H2的距离无限大那么所有点都会在二者之间，都属于同一类，而无法分开了。
这个系列教程大名鼎鼎，之前我都是用到啥就瞎试一通；最近花了两个周，认认真真把这些基础知识重新学了一遍；做个笔记； 苏老泉二十七始发愤，我这比他还落后；不过求知的旅途，上路永远不嫌晚，我一直在路上；
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在数据分析中，常常有这样的场景，需要对不同类别的数据，分别进行处理，然后再将处理之后的内容合并，作为结果输出。对于这样的场景，就需要借助灵活的groupby功能来处理。
知乎 ｜ https://zhuanlan.zhihu.com/p/335191534
前言：本篇文章用讲解+实战的形式，浅显易懂讲解“梯度下降”，拥有高中数学知识即可看懂。
IT互联网行业有个有趣现象，玩资本的人、玩产品的人、玩技术的人都能很好的在这个行业找到自己的位置并取得成功，而且可以只懂其中一样，不需要懂其余两样。玩技术的人是里面最难做的，也是三者收益最低的，永远都要不停学习，不停把画饼变成煎饼。 在今年5月底，Alphago又战胜了围棋世界冠军柯洁，AI再次呈现燎原之势席卷科技行业，吸引了众多架构师对这个领域技术发展的持续关注和学习，思考AI如何做工程化，如何把我们系统的应用架构、中间件分布式架构、大数据架构跟AI相结合，面向什么样的应用场景落地，对未来做好技术上的规划
引言：本文的练习整理自chandoo.org。多练习，这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中，认真思考，不断尝试，以此来磨练自己的公式与函数应用技能，也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。
经过几个月的努力，小白终于完成了市面上第一本OpenCV 4入门书籍《从零学习OpenCV 4》。为了更让小伙伴更早的了解最新版的OpenCV 4，小白与出版社沟通，提前在公众号上连载部分内容，请持续关注小白。
1-范数：即向量元素绝对值之和，matlab中可以调用函数norm(x, 1)
SciPy 是 Python 里处理科学计算 (scientific computing) 的包，使用它遇到问题可访问它的官网 (https://www.scipy.org/). 去找答案。 在使用 scipy 之前，需要引进它，语法如下：
前言 这个问题来自于看到的一个面试题，其中的解题过程比较有趣，有很多值得借鉴的地方，这里写出来作为记录。 题目 假设一栋100层的楼，两个完全一样的鸡蛋。存在某一层N，当鸡蛋从大于或等于N的楼层落下时会碎掉，当鸡蛋从小于N层落下时不会碎。问用两个鸡蛋找到N的最佳方案，以及此时最坏情况下需要实验几次。 非完美的5分解决方案： 解决方案一的灵感来自于已知两数的和，求两数的平方和的最小值。即假设两数和为25，求两数的平方和的最小值和最大值。 这个解法比较简单，直接设一个数位x，则另一个数为(
谢谢大家的支持！现在该公众号开通了评论留言功能，你们对每篇推文的留言与问题，可以通过【写评论】给圈主留言，圈主会及时回复您的留言。 本次推文介绍用线性模型处理回归问题。从简单问题开始，先处理一个响应变量和一个解释变量的一元问题。然后，介绍多元线性回归问题（multiple linear regression），线性约束由多个解释变量构成。紧接着，介绍多项式回归分析（polynomial regression问题），一种具有非线性关系的多元线性回归问题。最后，介绍如果训练模型获取目标函数最小化的参数值。在
看到一堆点后试图绘制某种趋势的曲线的人。每个人都有这种想法。当只有几个点并且我绘制的曲线只是一条直线时，这很容易。但是每次我加更多的点，或者当我要找的曲线与直线不同时，它就会变得越来越难。在这种情况下，曲线拟合过程可以解决我所有的问题。输入一堆点并找到“完全”匹配趋势的曲线是令人兴奋的。但这如何工作？为什么拟合直线与拟合奇怪形状的曲线并不相同。每个人都熟悉线性最小二乘法，但是，当我们尝试匹配的表达式不是线性时，会发生什么？这使我开始了一段数学文章之旅，stack overflow发布了[1]一些深奥的数学表达式(至少对我来说是这样的!)，以及一个关于发现算法的有趣故事。这是我试图用最简单而有效的方式来解释这一切。
动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的 ，很多时候都能看到它的身影。不过动态规划对初学者来说确实比较难，dp状态，状态转移方程让人摸不着头脑，网上很多人也反馈不太好学。其实任何算法的学习都是有它的规律和套路的，只要掌握好它的规律及解题的套路，再加上大量的习题练习，相信掌握它不是什么难事。本文将会用比较浅显易懂地讲解来帮助大家掌握动态规划这一在工程中非常重要的思想，相信看完后，动态规划的解题套路一定能手到擒来（文章有点长，建议先收藏再看，看完后一定会对动态规划的认知上升到一个台阶！）
线性规划 使用 单纯形法求解 , 线性规划中的 运输规划 使用 表上作业法 求解 ;
在上一篇文章中我们算出了各个层的误差，现在是时候利用这些误差来指导链接权重的修改了。那么该如何修改？
动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的 ，很多时候都能看到它的身影。
动态规划（dynamic programming，简称 dp)是工程中非常重要的解决问题的思想，从我们在工程中地图软件上应用的最短路径问题，再在生活中的在淘宝上如何凑单以便利用满减券来最大程度地达到我们合理薅羊毛的目的 ，很多时候都能看到它的身影。不过动态规划对初学者来说确实比较难，dp状态，状态转移方程让人摸不着头脑，网上很多人也反馈不太好学，其实就像我们之前学递归那样，任何算法的学习都是有它的规律和套路的，只要掌握好它的规律及解题的套路，再加上大量的习题练习，相信掌握它不是什么难事，本文将会用比较浅显易懂地讲解来帮助大家掌握动态规划这一在工程中非常重要的思想，相信看完后，动态规划的解题套路一定能手到擒来（文章有点长，建议先收藏再看，看完后一定会对动态规划的认知上升到一个台阶！）
线性规划是数学规划中的一类最简单规划问题，常见的线性规划是一个有约束的，变量范围为有理数的线性规划。如：
线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析，其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示，样本点为历史数据，回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势，将误差降到最小。
1. 题目 322. 零钱兑换 2. 描述 给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。 示例 1: 输入: coins = [1, 2, 5], amount = 11 输出: 3 解释: 11 = 5 + 5 + 1 示例 2: 输入: coins = [2], amount = 3 输出: -1 说明: 你可以认为每种硬币的数量是无限的。 3. 实现方法 3.1
硬阈值(Hard Thresholding)并没有软阈值(Soft Thresholding)那么常见，这可能是因为硬阈值解决的问题是非凸的原因吧。硬阈值与软阈值由同一篇文献提出，硬阈值公式参见文献【1】的式( 11)：
介 绍 创造出具有自我学习能力的机器——人们的研究已经被这个想法推动了十几年。如果要实现这个梦想的话，无监督学习和聚类将会起到关键性作用。但是，无监督学习在带来许多灵活性的同时，也带来了更多的挑战。 在从尚未被标记的数据中得出见解的过程中，聚类扮演着很重要的角色。它将相似的数据进行分类，通过元理解来提供相应的各种商业决策。 在这次能力测试中，我们在社区中提供了聚类的测试，总计有1566人注册参与过该测试。如果你还没有测试过，通过阅读下面的文章，你可以统计一下自己能正确答对多少道题。 总结果 下面是分数的分布
我们来生成一组随机整数作为案例 输入 =RANDBETWEEN(1,100) 然后下拉到A1:A10 📷 好了 我们复制→粘贴为值 以防它再次随机改变 📷 这是我们的案例数据 在实际的应用中 我们除了求最大最小的那个值 还经常要求第N个,例如第2个,第3个最大最小值 例如 我们知道了第一名分数是99 我们想知道第二名分数是多少 以知道他们的差距有多大 我们用Large和Small来求最大值和最小值 这是一对相反数 成对记起来更容易 Large(数据范围,想要的第N个最大值) 在我们的例子中 如果要求第
在监督学习中，我们给学习算法一个数据集，比如一系列房子的数据，给定数据集中每个样本的正确价格，即它们实际的售价然后运用学习算法，算出更多的答案，我们需要估算一个连续值的结果，这属于回归问题
什么是最大公约数呢？定义如下： 如果数 a 能被数 b 整除，a 就叫做 b 的倍数，b 就叫做 a 的约数。几个整数中公有的约数，叫做这几个数的公约数；其中最大的一个，叫做这几个数的最大公约数。
在使用遗传算法（Genetic Algorithm，GA）之前，你得了解遗传算法是干什么的。遗传算法一般用于求解优化问题。遗传算法最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。
FISTA（A fast iterative shrinkage-thresholding algorithm）是一种快速的迭代阈值收缩算法（ISTA）。FISTA和ISTA都是基于梯度下降的思想，在迭代过程中进行了更为聪明（smarter）的选择，从而达到更快的迭代速度。理论证明：FISTA和ISTA的迭代收敛速度分别为O(1/k2)和O(1/k)。
对于动态规划地文章，我之前也写过两篇，在知乎收割了4k+的赞，很多人都通过我那两篇文章学会了动态规划以及如何优化，没看过地可以看，也可以看完今天这一篇再去看：
全局最优：问题所有的可能解中效果最好的解。 局部最优：问题的部分可能解中效果最好的解。
运输问题(transportation problem) 属于线性规划问题，可以根据模型按照线性规划的方式求解，但由于其特殊性，用常规的线性规划来求解并不是最有效的方法。lpSolve包提供了函数lp.transport() 来求解运输问题，用法如下：
无论是构造函数的方式还是字面量的方式,定义的数组,如果有长度,那么默认是undefined
约束条件与约束变量的对应关系 ( 目标函数求最大值 ) : 这里特别注意 , 约束条件与约束变量 大于小于符号是相反的 ;
（1）分而治之：通过函数将程序分一个个小模块，如果代码出现了问题调试起来要容易得多，否则写在一个代码块里会很麻烦
什么是机器学习 （Machine Learning） 机器学习是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。 机器学习的大致分类： 1）分类（模式识别）：要求系统依据已知的分类知识对输入的未知模式（该模式的描述）作分析，以确定输入模式的类属，例如手写识别（识别是不是这个数）。 2）问题求解：要求对于给定的目标状态,寻找一个将当前状态转换为目标状态的动作序列。 S
1. 引言(Introduction) 1.1 Welcome 1.2 什么是机器学习(What is Machine Learning) 1.3 监督学习(Supervised Learning) 1.4 无监督学习(Unsupervised Learning) 2 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示(Model Representation) 2.2 代价函数(Cost Function) 2.3 代价函数 - 直观理解1(Cost Function - Intuition I) 2.4 代价函数 - 直观理解2(Cost Function - Intuition II) 2.5 梯度下降(Gradient Descent) 2.6 梯度下降直观理解(Gradient Descent Intuition) 2.7 线性回归中的梯度下降(Gradient Descent For Linear Regression) 3 Linear Algebra Review 3.1 Matrices and Vectors 3.2 Addition and Scalar Multiplication 3.3 Matrix Vector Multiplication 3.4 Matrix Matrix Multiplication 3.5 Matrix Multiplication Properties 3.6 Inverse and Transpose
2、指定单元格求和：输入=sum()，在括号中间按住ctrl连续点击即可选择需要求和的数据
毫无疑问，神经网络是目前使用的最流行的机器学习技术。所以我认为了解神经网络如何学习是一件非常有意义的事。
descirbe方法只能针对序列或数据框，一维数组是没有这个方法的；同时默认只能针对数值型的数据进行统计：
④ 先将之前 替换 或 新增的变量加入到目标函数中 , 在处理最大值最小值的问题 , 如果目标函数求最大值 , 什么都不用做 , 如果目标函数求最小值 , 需要将 求最小值的目标函数转为求最大值的目标函数 , 两边乘以
介绍几种 numpy 的属性: • ndim：维度 • shape：行数和列数 • size：元素个数 使用numpy首先要导入模块
看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？看论文时，经常看到矩阵，但在记忆里又看到数组。那么问题来了，矩阵和数组分别是什么？二者有什么区别？
Numpy:是Numerical Python的简称，它是目前Python数值计算中最为基础的工具包，Numpy是用于数值科学计算的基础模块，不但能够完成科学计算的任而且能够用作高效的多维数据容器,可用于存储和处理大型矩阵。Numpy的数据容器能够保存任意类型的数据，这使得Numpy可以无缝并快速地整合各种数据。Numpy本身并没有提供很多高效的数据分析功能。理解Numpy数组即数组计算有利于更加高效地使用其他如pandas等数据分析工具。
这篇文章讲述的是R语言中关于向量与矩阵的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
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