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  • LaTeX 入门系列之一:基础知识

    本系列旨在详细介绍 LaTeX 的使用,主要内容参考自著名的 「The Not So Short A Introduction to LaTeX」(Versio...

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  • Pandas 实践手册(一)

    本系列参考自「Python Data Science Handbook」第三章,旨在对 Pandas 库的使用方法进行归纳与总结。

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  • 策略梯度入门(上)

    强化学习是机器学习中的一个子领域,其目标是为「代理」(agent)找到一个最优的行为策略以获得最大的奖励。「策略梯度」(policy gradient)是一类解...

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  • 知识图谱入门(三)

    作为人类,我们可以基于图 1 推断出一些新的信息,例如 EID15 的举办地点是 Santiago、有航班相连的城市必定存在机场等。在这些情况下,给定图中的数据...

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  • 常见编程模式之就地反转链表

    在很多问题中,我们需要对一个链表中的节点连接进行反转,且通常需要原地进行,即不能使用额外的存储空间。这时我们可以使用就地反转链表模式,该模式本质上是一种迭代解法...

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  • 常见编程模式之循环排序

    循环排序模式描述了一种解决包含给定范围数字的数组问题的有趣方法。具体来说,我们遍历数组的每一位数字,如果当前数字不在正确的索引上,则将其与正确的索引交换,如下图...

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  • 知识图谱入门(二)

    本节我们将介绍数据图的各种增强与扩展,包括「模式」(schema)、「身份」(identity)和「上下文」(context),它们为知识的聚合提供了额外的结构...

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  • 常见编程模式之合并区间

    合并区间模式是一种处理重叠区间的有效手段。在很多包含区间的问题中,我们可能需要去找出重叠的部分或将重叠部分合并。给定两个区间,其关联方式有如下六种:

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  • OpenAI Gym 入门

    这一部分参考官网提供的文档[1],对 Gym 的运作方式进行简单的介绍。Gym 是一个用于开发和比较强化学习算法的工具包,其对「代理」(agent)的结构不作要...

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  • 常见编程模式之快慢指针

    快慢指针方法,又称为龟兔赛跑算法,其基本思想就是使用两个移动速度不同的指针在数组或链表等序列结构上移动。这种方法对于处理「环形」链表或数组非常有用。以链表为例,...

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  • Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

    本文是对 DQN 原始论文 Playing Atari with Deep Reinforcement Learning 的详细解读。

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  • 《百面机器学习》读书笔记之:特征工程 & 模型评估

    对数值类型的特征做归一化可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。这样做的目的是消除数据特征之间的量纲影响,使得不同的指标之间具有可比性,帮助在进行迭代...

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  • CS229 课程笔记之六:学习理论

    模型可以理解为假设(hypothesis)的集合。可以看到,过于简单或复杂的模型都不能对训练集之外的数据给出合理的预测,这表示训练集学习得到的东西并不能被很好地...

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  • 《PRML》读书笔记之三:概率论(下)

    我们将估计的期望等于真值的估计称为无偏估计,否则称为有偏估计。为了得到方差的无偏估计,我们需要进行如下处理:

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  • LeetCode 刷题记录(三)

    这道题是「回溯法」的经典应用。基本的思路是:从第一行开始,每行按列循环放置皇后,如果找到一个符合规则的位置,则到下一行,以此类推,如果可以一直进行到最后一行,则...

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  • CS229 课程笔记之五:支持向量机

    「支持向量机」(support vector machines)被认为是最好的监督学习算法之一。本章将较完整地阐述支持向量机的内部原理,总体思路如下(本段引用自...

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  • 《SICP》读书笔记之一:构造过程抽象(上)

    本章节将介绍有关计算过程(computational process)的知识。计算过程是存在于计算机里的一类抽象事物。在其演化过程中,这些过程会去操作一些被称为...

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  • 习题解答

    题目:下面是一系列表达式,对于每个表达式,解释器将输出什么结果?假定这一系列表达式是按照给出的顺序逐个求值的。

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  • PRML 读书笔记之二:概率论(上)

    模式识别领域中的一个重要概念就是不确定性(uncertainty),其产生于测量的噪声,以及数据集的有限大小。概率论(probability theory)提供...

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  • 医学统计学:总体均数的估计与假设检验

    了解总体特征的最佳方法是对总体的每一个个体进行观察、试验,但这在医学研究实际中往往不可行。我们只能采用抽样研究,从总体中随机抽取一个或几个样本,通过样本信息了解...

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