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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
学习分类 2-5 线性可分
线性可分 感知机非常简单同时又很容易理解，但是相对应的，缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。 线性可分其实很好理解，简单来说就是可以用直线将属于不同种类的训练数据区分开来。 单层感知机是一个很弱的模型，只能处理线性可分的分类问题，但是堆叠多个单层感知机的多层感知机能够处理非线性可分的分类问题。多层感知机就是所谓的神经网络。
56010编辑于 2022-11-08 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-5 线性表之循环链表
2-5 线性表之循环链表 循环链表就是链表首尾相接连成一个环，可以用单链表 和 循环链表来实现。 下面分别来看两种情况： 1、使用单链表构建循环链表 为了方便，我这里使用带头结点的单链表来构建循环链表，至于单链表带不带头结点的异同，我在前面的线性表之链表那篇文章中已经做过分析，就不再赘述。
41540发布于 2019-07-02 - 来自专栏悟道
2-5 快速幂模板
这个就是在快速乘的基础上改一下 sum=0--->sum=1 x+=x--->x*=x //快速幂模板 public double quickPow(double x,long y){ double sum=1; while(y>0){ if((y&1)==1){ sum*=x; } x*=x; y=y>>1; }
33620发布于 2021-06-01 - 来自专栏Hank’s Blog
2-5 R语言基础 factor
#因子：分类数据 #有序和无序 #整数向量+标签label #Male/Female #常用于lm(),glm()
41710发布于 2020-09-16 - 来自专栏NetCore 从壹开始
2-5 安装容器Web工具：Docker Portainer
现在已经习惯了容器化了，不仅可以很快的配合CICD来实现部署，同时主要是也能解决一些疑难杂症，比如在Linux中经常会有各种图形图像的依赖包问题。特别是内网环境。
96020编辑于 2023-01-09 - 来自专栏刷题笔记
2-5 Two Stacks In One Array (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101173005 2-5 Two Stacks In One Array (20 分) Write
72030发布于 2019-11-08 - 来自专栏刷题笔记
2-5 修理牧场 (35 分)【优先队列】
2-5 修理牧场 (35 分) 农夫要修理牧场的一段栅栏，他测量了栅栏，发现需要N块木头，每块木头长度为整数Li个长度单位，于是他购买了一条很长的、能锯成N块的木头，即该木头的长度是Li的总和
1K10发布于 2020-06-23 - 来自专栏育种数据分析之放飞自我
笔记 | GWAS 操作流程2-5：杂合率检验
一般自然群体，基因型个体的杂合度过高或者过低，都不正常，我们需要根据杂合度进行过滤。偏差可能表明样品受到污染，近亲繁殖。我们建议删除样品杂合率平均值中偏离±3 SD的个体。
2.3K20发布于 2020-04-27 - 来自专栏九彩拼盘的叨叨叨
学习前端 第4周 第2-5天
了解什么叫响应式。 了解CSS3 Media Queries 了解Bootstrap 了解Bootstrap的全局 CSS 样式。特别是其中的栅格系统。 作业 用Bootstrap做页面 http://www.bootcss.com/ 。交互不需要实现
19610发布于 2018-08-27 - 来自专栏跟着官方文档学小程序开发
第二章 小程序开发指南2-5
前面章节介绍了小程序的文件构成，那么这些文件在微信客户端是怎么协同工作的呢？在本章中将会介绍微信客户端给小程序所提供的宿主环境，下文把这个概念简称为宿主或者宿主环境。
54110编辑于 2025-08-25 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-数字之魅(代码清单2-5)
代码清单2-5 /* 预定义的结果表 */ int countTable[256] = { 0, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 4, 1
23350编辑于 2022-11-30 - 来自专栏开心的学习之路
线性结构------线性表（一）
线性表的相关概念： ------线性表（Linear List）由有限个类型相同的数据元素组成，除了第一个元素和最后一个元素外，其他元素都有唯一的前驱元素和唯一的后继元素。 ------表中元素个数成为线性表的长度。 ------线性表没有元素时成为空表。 ------表起始位置成为表头，结束位置成为表尾。 基本操作集合： （1）void InitList(List *L):初始化一个空线性表表 （2）DataType FindByNum(int k, List L):查找线性表中第K位的元素，返回该元素 e):在线性表中第i个位置上插入元素e （5）void Delete(List L, int i):删除线性表中第i个位置上的元素 （6）int Lengh(List L):返回线性表长度 （7）void PrintList(List L):打印线性表 线性表的实现： 一、顺序实现 #define MAXSIZE 20 typedef int DataType; typedef struct {
61760发布于 2019-02-14 - 来自专栏学习笔记持续记录中...
线性结构和非线性结构
数据结构包括线性结构和非线性结构： 线性结构 1）特点是数据元素之间存在一对一的线性关系 2）线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。 顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的 3）链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不一定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息 4）线性结构常见的有：数组、队列、 链表和栈 非线性结构 非线性结构包括：二维数组、多维数组、广义表、树结构、图结构
1.1K20发布于 2020-03-18 - 来自专栏小小程序员——DATA
线性回归 numpy实现线性回归
手写线性回归 使用numpy随机生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 np.random.seed(42) # 可视化数据 plt.scatter(X, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Generated Data') plt.show() 定义线性回归参数并实现梯度下降 对于线性拟合，其假设函数为： h_θ(x)=θ_1x+θ_0 这其中的 θ 是假设函数当中的参数。 ) plt.ylabel('y') plt.legend() plt.title('Linear Regression using Gradient Descent') plt.show() 实现多元线性回归 多元线性回归的梯度下降算法： θ_j≔θ_j−α\frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 对 \frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 进行等价变形： θ_j≔θ_j−α\frac{1}{m}∑_{i=1}^
1.1K10编辑于 2023-12-02 - 来自专栏又见苍岚
线性模型 -1- 线性回归
学习华校专老师的笔记内容，记录线性模型相关知识。 线性模型( linear model ) 的形式为: f(\overrightarrow{\mathbf{x}})=\overrightarrow{\mathbf{w}} \cdot \overrightarrow 很多功能强大的非线性模型(nolinear model) 可以在线性模型的基础上通过引入层级结构或者非线性映射得到。 线性回归 问题定义 给定数据集 \mathbb{D}=\left\{\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{1}, \tilde{y}_{1}\right),\left 最终学得的多元线性回归模型为： image.png 矩阵非满秩 当 \mathbf{X}^{T} \mathbf{X} 不是满秩矩阵。此时存在多个解析解，他们都能使得均方误差最小化。
1.1K20编辑于 2022-08-06 - 来自专栏开心的学习之路
线性结构------线性表（二）
如果要对链表进行插入删除操作，用顺序结构需要找到目标位置然后移动大量元素，复杂度为O（n），此时就需要考虑线性表的链式存储结构。 链式线性表由n个结点通过指针域连接而成。
45410发布于 2019-02-14 - 来自专栏DeepHub IMBA
线性回归，核技巧和线性核
在这篇文章中，我想展示一个有趣的结果：线性回归与无正则化的线性核ridge回归是等 价的。 这里实际上涉及到很多概念和技术，所以我们将逐一介绍，最后用它们来解释这个说法。 首先我们回顾经典的线性回归。 线性回归 经典的-普通最小二乘或OLS-线性回归是以下问题: Y是一个长度为n的向量，由线性模型的目标值组成 β是一个长度为m的向量:这是模型必须“学习”的未知数。 X是形状为n行m列的数据矩阵。 这就是核函数的诀窍:当计算解'时，注意到X '与其转置的乘积出现了，它实际上是所有点积的矩阵，它被称为核矩阵 线性核化和线性回归 最后，让我们看看这个陈述:在线性回归中使用线性核是无用的，因为它等同于标准线性回归 线性核通常用于支持向量机的上下文中，但我想知道它在线性回归中的表现。 最后，我证明了线性回归背景下的线性核实际上是无用的，它对应于简单的线性回归。 作者：Yoann Mocquin
55130编辑于 2023-11-10 - 来自专栏Vamei实验室
线性代数01 线性的大脑
后来读了更多的线性代数的内容，才发现，线性代数远不是一套奇奇怪怪的规定。它的内在逻辑很明确。只可惜大学时的教材，把最重要的一些核心概念，比如线性系统，放在了最后。 总结这些惨痛的经历，再加上最近的心得，我准备写一些线性代数的相关文章。 这一系列线性代数文章有三个目的： 概念直观化 为“数据科学”系列文章做准备，没有线性代数基础，没法深入统计和机器学习。 线性的思维方式是如此的普遍，以致于我们要多想一下，才能想出非线性的例子。下面是一个非线性的情况：超市更改积分系统，积分超过20的话，将获得双倍积分。 更重要在于，线性系统和矩阵是互通的。矩阵表示的是一个线性系统。一个线性系统也总可以表示一个矩阵(证明从略)。 绕了半天，矩阵 = 线性系统。 总结 线性代数的核心是线性系统的概念。 线性系统与矩阵的等同性，让线性代数后面的内容，转入到对矩阵的研究中。但核心要牢记。 线性系统的概念在生活中非常常见。人的思维很多时候也是线性的。思考生活中线性和非线性的例子。
1.1K50发布于 2018-01-18 - 来自专栏专知
线性回归：简单线性回归详解
【导读】本文是一篇专门介绍线性回归的技术文章，讨论了机器学习中线性回归的技术细节。线性回归核心思想是获得最能够拟合数据的直线。 文中将线性回归的两种类型：一元线性回归和多元线性回归，本文主要介绍了一元线性回归的技术细节：误差最小化、标准方程系数、使用梯度下降进行优化、残差分析、模型评估等。在文末给出了相关的GitHub地址。 Linear Regression — Detailed View 详细解释线性回归 线性回归用于发现目标与一个或多个预测变量之间的线性关系。 有两种类型的线性回归 – 一元线性回归（Simple）和多元线性回归（Multiple）。 一元线性回归 ---- 一元线性回归对于寻找两个连续变量之间的关系很有用。 然后这个线性方程可以用于任何新的数据。也就是说，如果我们将学习时间作为输入，我们的模型应该以最小误差预测它们的分数。
2.4K80发布于 2018-04-08 - 来自专栏Vamei实验室
线性代数01 线性的大脑
后来读了更多的线性代数的内容，才发现，线性代数远不是一套奇奇怪怪的规定。它的内在逻辑很明确。只可惜大学时的教材，把最重要的一些核心概念，比如线性系统，放在了最后。 总结这些惨痛的经历，再加上最近的心得，我准备写一些线性代数的相关文章。 这一系列线性代数文章有三个目的： 概念直观化 为“数据科学”系列文章做准备，没有线性代数基础，没法深入统计和机器学习。 线性的思维方式是如此的普遍，以致于我们要多想一下，才能想出非线性的例子。下面是一个非线性的情况：超市更改积分系统，积分超过20的话，将获得双倍积分。 更重要在于，线性系统和矩阵是互通的。矩阵表示的是一个线性系统。一个线性系统也总可以表示一个矩阵(证明从略)。 绕了半天，矩阵 = 线性系统。 总结 线性代数的核心是线性系统的概念。 线性系统与矩阵的等同性，让线性代数后面的内容，转入到对矩阵的研究中。但核心要牢记。 线性系统的概念在生活中非常常见。人的思维很多时候也是线性的。思考生活中线性和非线性的例子。
73530发布于 2018-09-25
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