簡單推導

阿新 • • 發佈：2018-03-09

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util www. n) d+ 桃子 sum 一個 post left 【題目】猴子第一天摘下若幹個桃子，當即吃了一半，還不過癮，又多吃了一個，第二天早上又將剩下的桃子吃掉一半，又多吃了一個。以後每天早上都吃了前一天剩下的一半零一個。到第10天早上想再吃時，見只剩下

log AR 簡單 pos ont 生日 ++ 內容 += 【題目】某君從某年開始每年都舉辦一次生日party，並且每次都要吹熄與年齡相同根數的蠟燭。現在算起來，他一共吹熄了236根蠟燭。請問，他從多少歲開始過生日party的？請填寫他開始過生日party的年齡數。

當n個編號元素放在n個編號位置,元素編號與位置編號各不對應的方法數用M(n)表示,那麼M(n-1)就表示n-1個編號元素放在n-1個編號位置,各不對應的方法數,其它類推. 求M(n): 第一步,把第n個元素放在一個位置,比如位置k,一共有n-1種方法; 第二步,放編號為k的元

導數（Derivatives）這個筆記我主要是想幫你獲得對微積分和導數直觀的理解。或許你認為自從大學畢以後你再也沒有接觸微積分。為了高效應用神經網路和深度學習，你並不需要非常深入理解微積分（這個哦，並不需要深入瞭解）。因此如果你觀看這個視訊或者以後的視訊時心想：“哇哦，這些知

邏輯迴歸對邏輯迴歸的理解：對線性迴歸的假設函式的 f(x) 又套上了一層sigmoid函式，即g(f(x)). 然後sigmoid函式是長這樣的：它的影象長這樣：對於線性迴歸得到的結果，再經過一層sigmoid函式，以x=0為界限，左邊為0，右邊為1，邏輯迴歸就是這樣一個二分類

GB, 梯度提升，通過進行M次迭代，每次迭代產生一個迴歸樹模型，我們需要讓每次迭代生成的模型對訓練集的損失函式最小，而如何讓損失函式越來越小呢？我們採用梯度下降的方法，在每次迭代時通過向損失函式的負梯

摘要：在前面的文章裡面，RNN訓練與BP演算法,我們提到了RNN的訓練演算法。但是回頭看的時候在時間的維度上沒有做處理，所以整個推導可能存在一點問題。那麼，在這篇文章裡面，我們將介紹bp

for(i=1;i<n;i++)① { y=y+1;② for(j=0;j<=2n;j++)③ x++;④ } ① n-1+1=nfrom 1 to n+1,共n個數字 1是下界，n是上界。n雖不進入迴圈體，但是在這裡卻需要計算。從下界到上界

前一篇文章《二項分佈》中說過，伯努利分佈（也稱為兩點分佈或0-1分佈）是二項分佈在n=1時的特例。我們先看伯努利分佈的均值和方差的推導。根據離散型隨機變數均值和方差的定義，若離散型隨機

mes def color gcd names clu oid span nbsp 題目：http://codeforces.com/contest/1152/problem/C 題意：給你a,b, 你可以找任意一個k 算出a+k,b+k的最小公倍數，讓最小公倍數

最近學習線性迴歸，自己推導了一下最小二乘法。其他參考文章： https://blog.csdn.net/chasdmeng/article/details/38869941?utm_source=blogxgwz0 https://blog.csdn.net/iter

正在看《機器學習實戰》這本書的朋友，在看到logistic迴歸的地方，可能會對P78頁的梯度上升演算法程式碼以及P79這裡的這句話弄的一頭霧水：“此處略去了一個簡單的數學推導，我把它留給有興趣的讀者”。這句話就是針對下面這段我貼出來的程式碼中的gradAscen

損失函式的計算首先說明本文解決的是softmax的多分類器的梯度求導，以下先給出損失函式的計算方式：這裡將最終的loss分為4步進行計算，如下所示，當然，這裡不解釋為什麼是這樣的計算方式。注意到，本文並不限制訓練樣本的數量，訓練樣本的特徵數，以及最後分為幾

線性迴歸，主要用於從資料中擬合出一條直線（或更高維的平面），這條直線能夠很好地體現資料的特徵，比如，它能夠使得平面上的點都均勻地分佈在這條直線上。演算法思想對於簡單線性迴歸和多元線性迴歸，其演算法過程是相同的，不同之處在於簡單線性迴歸只有一個特徵需要擬合，多元線

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