公开课地址: http://open.163.com/movie/2010/12/3/A/M6UTT5U0I_M6V2TGI3A.html 全域哈希 诞生: 哈希的根本缺陷:对于任意哈希函数而言,都存在一个不好的健集,使得所有的健都会哈希到同一个槽里去,那么如何解决这种情况呢?如何防止 ...
主题:简介课程,渐近概念的大局观,插入排序和归并排序,递归式函数时间分析 递归树方法 教材: 算法导论 收获:很感动地看到算法分析那个log n 是为什么出现了,更深层还要听第二讲,若不是因为要准备SAS,恨不得马上看。 内容: 何为算法分析 计算机程序运行性能和存储空间的理论分析,叫算法分析。也就是关注 点: 性能,就是程序跑得快不快 存储空间,即占用了多大的内存。但是主要还是关注性能。 可能是 ...
2013-10-05 22:15 8 5125 推荐指数:
公开课地址: http://open.163.com/movie/2010/12/3/A/M6UTT5U0I_M6V2TGI3A.html 全域哈希 诞生: 哈希的根本缺陷:对于任意哈希函数而言,都存在一个不好的健集,使得所有的健都会哈希到同一个槽里去,那么如何解决这种情况呢?如何防止 ...
我决定啃几个大块头,今天开始跟着公开课学习,一是巩固自己对算法理解,二是可以分享学习心得。 普林斯顿大学的算法课好像也讲完了,只有讲义,好像还没视频,下面我先学麻省理工的算法导论课。 我是一个懒孩子,希望大家监督我。没有监督,俺继续不下去,呃哈哈。谢谢。 为什么学习算法 ...
课程链接:http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html 第一课:算法分析基础 1.介绍插入排序与归并排序,计算并比较最坏运行时间 2.算法分析重点与渐近分析方法 以下为个人笔记,根据字幕整理 第一课 算法分析 总结 ...
数学是机器学习的语言,统计是构建机器学习的基础,线性代数为机器学习提供了矩阵这一强大工具,但是要充分理解神经网络以及深度学习如何运作的,还需要学好微积分。 大家应该多少对微积分有些基础,但是很难将其与神经网络联系起来。今天向大家推荐麻省理工学院Gilbert Strang教授的《微积分关键 ...
这节课,大概讲了一些符号的用法,毕竟偏数学化,没有涉及算法的知识。我也参考了下别人的笔记,本节课内容不是太多,主要是符号表示和递归的复杂度求解方式,下面分2个部分讲解。 一,渐进符号 (1)O符号,f(n) = O(g(n)),表示f(n)的复杂度最多与g(n)一个数量级,即小于 ...
课程首页:MIT OpenCourseWare-Artificial Intelligence 网易公开课:《麻省理工学院公开课:人工智能》 授课教授:Professor Patrick Winston 参考书目:Winston, Patrick Henry. Artificial ...
在有监督学习里面有几个逻辑上的重要组成部件[3],初略地分可以分为:模型,参数 和 目标函数。(此部分转自 XGBoost 与 Boosted Tree) 一、模型和参数 模型指给定输入xi如何去预测 输出 yi。我们比较常见的模型如线性模型(包括线性回归和logistic ...
支持向量机(Support Vector Machine, SVM) 考虑logistic回归,对于$y=1$的数据,我们希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相应的$\theta^ ...