蓋農舍法規

大規模機器學習(Large Scale Machine Learning)

1.大型資料集的學習 處理大資料集的演算法 近年來機器學習技術的發展歸因於我們有極其龐大的資料用來訓練我們的演算法。 處理如此海量資料的演算法?我們為什麼要用大的訓練集呢? 我們已經知道一種獲取

JavaScript演算法之遞迴

今天來了解下既愛又恨的 -- 給你講一個故事就明白了,什麼故事呢? 從前有座山,山裡有個廟,廟裡有個老和尚在給小和尚講故事,講的是從前有座山,山裡有個廟,廟裡有個老和尚在給小和尚講故事,講的是從前有座山

淺談 梯度下降法/Gradient descent

當今世界,深度學習應用已經滲透到了我們生活的方方面面,深度學習技術背後的核心問題是最優化(Optimization)。最優化是應用數學的一個分支,它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量),以使某一(或某些

一文讀懂Bayesian Personalized Ranking演算法

【51CTO.com原創稿件】就像哲學有不同的流派一樣,推薦系統的演算法設計思路也可以分為不同的流派。排序學習恰恰就是其中的一種流派。熟悉 RecSys 等推薦系統國際會議的從業者可能會發現,自 2010 年

從零開始學資料結構和演算法(三)棧與棧的應用

程式呼叫自身的程式設計技巧稱為遞迴(recursion)。 遞迴做為一種演算法在程式設計語言中廣泛應用。 一個過程或函式在其定義或說明中有直接或間接呼叫自身的一種方法, 它通常把一個大型複雜的問題層層轉化為一個

從零開始學資料結構和演算法(六)二叉排序樹

概念 或者是一顆空樹,或者是一顆具有如下性質的樹: 若左子樹不為空,那麼左子樹上面的所有節點的關鍵字值都比根節點的關鍵字值小 若右子樹不為空,那麼右子樹上面的所有節點的關

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