jasoncao11

1. 基本概念 2. Tensorflow 代码示例：

1. 公式 2. 应用 假设我们有2条pos(正向)语料，2条neg(负向)语料，下面我们基于这些语料计算 pos, neg 的概率以及在这些类别下各个单词出现的概率。 平滑处理：如图所示单词 because 在 neg 类别下的概率为0， 为了避免 zero division…

我们有 1 千万个整数，整数的范围在 1 到 1 亿之间。如何快速查找某个整数是否在这 1 千万个整数中呢？ 当然，这个问题还是可以用散列表来解决。不过，我们可以使用一种比较“特殊”的散列表，那就是位图。我们申请一个大小为 1 亿、数据类型为布尔类型（true 或者 false…

假设资料是linear separable，也就说我们能够找到一条线把它分开，在那么多条把它分开的线里面，我们想选一条最胖的线。每一条线用一个w来叫它的方程式，我们看它有多胖的方式就是我们把这条线跟每一个点的距离都算一算，之后，取那个最小的距离，也就是最接近的那个点，用来衡量我…

1. 背景 本篇文章将通过具体例子理解神经网络中的向前传播以及向后传播过程。 2. 向前传播 首先，计算在当前的权重下，对于给定输入，神经网络的输出是多少。神经网络中激活函数为sigmoid 函数。 接下来，我们计算当前输出与预期输出之间的误差，我们用均方误差来表示这种差别。 …

1. 线性回归（Linear Regression） 因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的。回归的本质是线性的。线性回归通过使用最佳的拟合直线（又被称为回归线），建立因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间的关系。 一元线性回归和多元线性回归的区别在于，多元线性回归…

编辑距离指的就是，将一个字符串转化成另一个字符串，需要的最少编辑操作次数（比如增加一个字符、删除一个字符、替换一个字符）。编辑距离越大，说明两个字符串的相似程度越小；相反，编辑距离就越小，说明两个字符串的相似程度越大。对于两个完全相同的字符串来说，编辑距离就是 0。 这个问题是…

1. 贪心算法 第一步，当我们看到这类问题的时候，首先要联想到贪心算法：针对一组数据，我们定义了限制值和期望值，希望从中选出几个数据，在满足限制值的情况下，期望值最大。 第二步，我们尝试看下这个问题是否可以用贪心算法解决：每次选择当前情况下，在对限制值同等贡献量的情况下，对期望…

1. Perceptron 另 x0=1, w0=-threshold, 则假设函数可变成如下所示，其中x代表特征值，w代表特征值的权重。 从几何的角度看， h对应的是空间里的一条直线或者一个超平面（w表示 h的法向量），把数据分隔在两边。如下图所示： 2. Perceptro…