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前一篇主要介绍了为啥学习算法,算法工程师的招聘要求,以及如何学习算法、面试算法以及面试前如何刷题等。这一篇我们开始真正的算法之旅。
最近看了Harvard CS50和Stanford的课程,分享一下2个有趣的事实。
当然,如果你是一个忙碌的人,没有时间去健身房,把楼梯当作是有氧运动的简易版,那么走楼梯会更好。但是除此之外,你更可能选择乘电梯。
应用自然对数的泰勒展开式进行计算,计算泰勒展开式前n项的和。编程的关键点是如何确定n?
在数学中,幂函数和指数函数是两个经常被混淆的概念。它们都涉及到数值的指数运算,但在具体的定义和计算方法上有所不同。本文将对幂函数和指数函数的定义、性质以及计算方法进行详细介绍,以帮助读者更好地理解它们之间的区别。
NumPy是Python中广受欢迎的科学计算库,提供了丰富的数学函数,可用于处理数组和矩阵中的数值数据。这些数学函数包含了许多常见的数学运算,如三角函数、指数函数、对数函数、统计函数等。本文将介绍NumPy中一些常用的数学函数及其用法,展示NumPy在数值计算方面的强大功能。
信息论之父克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon )对信息量的定义如下:
人脸识别有四个步骤:人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取和特征比较。人脸特征提取是面识别过程中最重要的任务之一。为了提高面识别的准确性,有必要增强模型提取判别性人脸特征的能力。
clamp(x, a, b) 限制x的值,如果x小于a返回a,如果x大于b返回b,否则返回x
本文主要介绍下在Python语言环境下对math库进行详细讲解,math库是标准算数运算函数的标准库,他也是Python的一个内置库,主要用来做科学计算使用。希望对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下。
从上图,我们得到了这样的几个信息,指数函数过(0,1)点,单调递增/递减,定义域为(−∞,+∞),值域为(0,+∞),再来我们看一下sigmoid函数的图像:
有理数是整数和分数的集合,有理数的小数部分是有限或者无限循环的数;小数部分为无限不循环的数为无理数;
sigmoid Sigmoid函数,即f(x)=1/(1+e-x)。是神经元的非线性作用函数。 2. 函数: 1.1 从指数函数到sigmoid 首先我们来画出指数函数的基本图形:
通过导入NumPy库,并使用约定的别名np,我们可以使用NumPy库提供的丰富功能。
数学在计算机编程中扮演着至关重要的角色,C语言的math.h头文件提供了一系列的函数和工具,用于数学计算和常用数学函数的实现。这些函数包括数值运算、三角函数、指数对数函数等,为开发人员提供了强大的数学处理能力。本文将对math.h头文件中的所有函数进行全面介绍,包括功能和使用方法,以帮助大家更好地理解和利用该头文件。
湍流问题非常复杂,是物理力学中最难的几个问题之一,量子力学创始人之一海森堡就曾经说过:
假设有底数为2和3的两个对数函数,如上图。当X取N(数据规模)时,求所对应的时间复杂度得比值,即对数函数对应的y值,用来衡量对数底数对时间复杂度的影响。
现在来看看为什么底数具体为多少不重要? 读者只需要掌握(依稀记得)中学数学知识就够了。
目录 单行函数 数值函数 基本函数 角度与弧度互换函数 三角函数 指数和对数函数 进制间的转换 ---- 单行函数 操作数据对象 接受参数返回一个结果 只对一行进行变换 每行返回一个结果 可以嵌套 参数可以是一列或一个值 数值函数 基本函数 📷 具体代码如下所示: #基本的操作 SELECT ABS(-123),ABS(32),SIGN(-23),SIGN(43),PI(),CEIL(32.32),CEILING(-43.23),FLOOR(32.32), FLOOR(-43.23),MOD(12,5),1
对数的定义:一般地,如果ax=N(a>0,且a≠1),那么数x叫做以a为底N的对数,记作x=logaN,读作以a为底N的对数,其中a叫做对数的底数,N叫做真数。
转载自品略图书馆 http://www.pinlue.com/article/2020/03/0118/169961870321.html
math库是python提供的内置数学类函数库,math库不支持复数类型,仅支持整数和浮点数运算。math库一共提供了4个数字常数和44个函数。44个函数共分为4类,包括16个数值表示函数,8个幂对数函数,16个三角对数函数和4个高等特殊函数。
简单来说,向量空间模型就是希望把查询关键字和文档都表达成向量,然后利用向量之间的运算来进一步表达向量间的关系。比如,一个比较常用的运算就是计算查询关键字所对应的向量和文档所对应的向量之间的 “相关度”
我们凭借直觉,知道 指数函数,对数函数 为 反函数。 这里我们对它简单证明(略),并且确定一下对应的区域。
特征工程本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。一般来说包含以下几个方面的内容:
有理数集可以用大写黑正体符号Q代表。但Q并不表示有理数,有理数集与有理数是两个不同的概念。有理数集是元素为全体有理数的集合,而有理数则为有理数集中的所有元素。
简单工具类 写作初衷:由于日常开发经常需要用到很多工具类,经常根据需求自己写也比较麻烦 网上好了一些工具类例如commom.lang3或者hutool或者Jodd这样的开源工具,但是 发现他们之中虽然设计不错,但是如果我想要使用,就必须要引入依赖并且去维护依赖,有些 甚至会有存在版本编译不通过问题,故此想要写作一个每个类都可以作为独立工具类使用 每个使用者只需要复制该类,到任何项目当中都可以使用,所以需要尊从以下两个原则才能 做到.在此诚邀各位大佬参与.可以把各自用过的工具,整合成只依赖JDK
本来是打算写关于矩阵的一些东西,但是弄了一半,发现需要的线代知识有点多,直接讲相关的使用,就太直白了,可能根本无法理解是什么意思,如果讲线代的知识,就感觉和该系列的文不太符,所以直接弃了那部分,打算之后讲到其他记录的时候,夹杂在其中进行,本篇就对MATLAB中常用的数学函数做一些记录。
熵、交叉熵是机器学习中常用的概念,也是信息论中的重要概念。它应用广泛,尤其是在深度学习中。本文对交叉熵进行系统的、深入浅出的介绍。文章中的内容在已经出版的《机器学习与应用》(清华大学出版社,雷明著)中有详细的介绍。
贝叶斯算法是一种常用的概率统计方法,它利用贝叶斯定理来进行分类和预测。其在计算机还没有出现前几十年就存在了,那个时候科学家们都是用手算的,是最早的机器学习形式之一,该算法基于统计学原理,通过已知的先验概率和观测到的数据,更新对事件发生概率的估计。因为有着一个很强的假设,每个数据特征都是独立的,这也是条件独立的前提条件,也叫"朴素的"的假设,故叫朴素贝叶斯算法。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点,并以文字的形式跟大家一起交流,互相学习,一个人虽可以走的更快,但一群人可以走的更远。
最近在看算法导论中文版,第一部分的基础知识里有许多数学上的知识,多重对数函数就是其中一个我不太熟悉的知识。
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/ddi.13049
大体目录 Paste_Image.png Paste_Image.png 大体内容 第一章,大体都是 初中,高中的内容复习 大体为: 函数的定义,一些理解, 函数的表现形式,函数的监测方法 包括 分段
EM( expectation-maximization,期望最大化)算法是机器学习中与SVM(支持向量机)、概率图模型并列的难以理解的算法,主要原因在于其原理较为抽象,初学者无法抓住核心的点并理解算法求解的思路。本文对EM算法的基本原理进行系统的阐述,并以求解高斯混合模型为例说明其具体的用法。文章是对已经在清华大学出版社出版的《机器学习与应用》一书中EM算法的讲解,对部分内容作了扩充。
上一篇归并排序基于分治思想通过递归的调用自身完成了排序,本篇是关于归并排序的最后一部分——分析其时间复杂度。 这个过程中会解释清楚在各种时间复杂度中经常看到的一个记号——“lgn”(以2为底的对数函数
Java 中的 Math 类包含了许多用于数学运算的静态方法。这些方法提供了各种常见的数学函数,如三角函数、指数函数、对数函数等,以及一些常量,如 π 和自然对数的底数。
递归树 上一篇归并排序基于分治思想通过递归的调用自身完成了排序,本篇是关于归并排序的最后一部分——分析其时间复杂度。 这个过程中会解释清楚在各种时间复杂度中经常看到的一个记号——“lgn”(以2为底的
关键词:值域、定义域、单调性、对称性、饱和性、周期性、奇偶性、连续性、变化趋势(从图像上来看)
初等函数是由基本初等函数经过有限次的四则运算和复合运算所得到的函数。基本初等函数和初等函数在其定义区间内均为连续函数。高等数学将基本初等函数归为五类:幂函数、指数函数、对数函数、三角函数、反三角函数。
来源:Deephub Imba本文约1800字,建议阅读5分钟广义线性模型是线性模型的扩展,通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。 广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展,通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。 在广义线性模型的理论框架中,则假设目
广义线性模型[generalize linear model(GLM)]是线性模型的扩展,通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。它的特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线性和非恒定方差结构。是线性模型在研究响应值的非正态分布以及非线性模型简洁直接的线性转化时的一种发展。
数据变换,这个操作在特征工程中用得还是蛮多的,一个特征在当前的分布下无法有明显的区分度,但一个小小的变换则可以带来意想不到的效果,而这个小小的变换,也就是今天给大家分享的小锦囊。
在Excel中,要求和首先想到的一定是SUM函数,如果要进行条件求和,大多数人会想到使用嵌套的IF函数,还有一部分熟悉Excel函数的人会想到使用SUMIF函数和SUMIFS函数。
大体目录 Paste_Image.png Paste_Image.png 大体内容 第一章,大体都是 初中,高中的内容复习 大体为: 切线,速度的理解 瞬时速度,平均速度的理解 极限, 一边的极限,什
math.h 数学函数库,一些数学计算的公式的具体实现是放在math.h里,具体有:
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