該系列文章為，觀看 “吳恩達機器學習” 系列視訊的學習筆記。雖然每個視訊都很簡單，但不得不說每一句都非常的簡潔扼要，淺顯易懂。非常適合我這樣的小白入門。 本章含蓋 10.1 代價函式

尋覓網際網路，少有機器學習通俗易懂之演算法講解、案例等，專案立於這一問題之上，整理一份基本演算法講解+案例於文件，供大家學習之。通俗易懂之文章亦不可以面概全，但凡有不正確或爭議之處，望告知，自當不吝賜教！

一步步教你輕鬆學支援向量機SVM演算法之理論篇1 （白寧超 2018年10月22日10:03:35） 摘要：支援向量機即SVM(Support Vector Machine) ，

一、什麼是工程師文化 知乎中有一個我很喜歡的問題：什麼是工程師文化？裡面有100多個回答，大家討論了什麼是自己心中的工程師文化，高票回答提出瞭如下觀點： 工程師文化，是一種內心的慾望與

園子裡關於遺傳演算法的教案不少，但基於geatpy框架的並未多見，故分享此文以作參考，還望廣大園友多多指教！ Geatpy出自三所名校聯合團隊之手，是遺傳演算法領域的權威框架（python），其效率之高、

遺傳演算法(Genetic Algorithms)，也有人把它叫作進化演算法(Evolutionary Algorithms)，是基於 生物進化的“物競天擇，適者生存”理論 發展起來的一種應用廣泛且

R-CNN（Region-based CNN） motivation ：之前的視覺任務大多數考慮使用SIFT和HOG特徵，而近年來CNN和ImageNet的出現使得影象分類問題取得重

“ 【Spark排序算法系列】主要介紹的是目前推薦系統或者廣告點選方面用的比較廣的幾種演算法，和他們在Spark中的應用實現，本篇文章主要介紹LR演算法。 ”

function insertNumber(arr, x) { //查詢到第一個大於x的數字 let b = newArr.find(e => e > x);

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來源 ： VOX 作者： Elizabeth Entenman 編譯： Ziyu Zhang Via：新京報傳媒研究（xjbcmyj） 我母

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今天和大家講講，在做演算法題時常用的一些技巧。對於平時沒用過這些技巧的人，或許你可以考慮試著去看看在實踐中能否用的上這些技巧來優化問題的解，相信一定會讓你有所收穫，不然你看我。 1. 巧用陣列下標 陣列

一致性雜湊演算法在分散式快取領域的 MemCache，負載均衡領域的 Nginx 以及各類 RPC 框架中都有廣泛的應用，它主要是為了解決傳統雜湊函式新增雜湊表槽位數後要將關鍵字重新對映的問題。 本文會介紹

今天，被鄰居一個二年級小朋友的題給難倒了……看到題目，瞬間感覺讀了N多年的書白費了 ……同時，詛咒誰出了這種恐怖的、變態的題……簡直是折磨人啊……我都懷疑當年是怎麼畢業的……