原文:麻省理工公開課《算法導論》學習筆記:第一講

主題:簡介課程,漸近概念的大局觀,插入排序和歸並排序,遞歸式函數時間分析 遞歸樹方法 教材: 算法導論 收獲:很感動地看到算法分析那個log n 是為什么出現了,更深層還要聽第二講,若不是因為要准備SAS,恨不得馬上看。 內容: 何為算法分析 計算機程序運行性能和存儲空間的理論分析,叫算法分析。也就是關注 點: 性能,就是程序跑得快不快 存儲空間,即占用了多大的內存。但是主要還是關注性能。 可能是 ...

2013-10-05 22:15 8 5125 推薦指數:

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全域哈希和完全哈希——麻省理工算法導論公開課

公開課地址: http://open.163.com/movie/2010/12/3/A/M6UTT5U0I_M6V2TGI3A.html 全域哈希 誕生: 哈希的根本缺陷:對於任意哈希函數而言,都存在一個不好的健集,使得所有的健都會哈希到同一個槽里去,那么如何解決這種情況呢?如何防止 ...

Wed Feb 25 23:46:00 CST 2015 0 2141
麻省理工算法導論學習筆記(1)----算法介紹

  我決定啃幾個大塊頭,今天開始跟着公開課學習,一是鞏固自己對算法理解,二是可以分享學習心得。   普林斯頓大學的算法課好像也講完了,只有講義,好像還沒視頻,下面我先學麻省理工算法導論課。   我是一個懶孩子,希望大家監督我。沒有監督,俺繼續不下去,呃哈哈。謝謝。   為什么學習算法 ...

Mon May 20 07:44:00 CST 2013 7 2305
MIT公開課算法導論 筆記(一)

課程鏈接:http://open.163.com/special/opencourse/algorithms.html 第一課:算法分析基礎 1.介紹插入排序與歸並排序,計算並比較最壞運行時間 2.算法分析重點與漸近分析方法 以下為個人筆記,根據字幕整理 第一算法分析 總結 ...

Mon Dec 25 01:09:00 CST 2017 0 1395
麻省理工公開課:微積分,中文字幕視頻+PDF

數學是機器學習的語言,統計是構建機器學習的基礎,線性代數為機器學習提供了矩陣這一強大工具,但是要充分理解神經網絡以及深度學習如何運作的,還需要學好微積分。 大家應該多少對微積分有些基礎,但是很難將其與神經網絡聯系起來。今天向大家推薦麻省理工學院Gilbert Strang教授的《微積分關鍵 ...

Thu Mar 03 04:08:00 CST 2022 0 722
麻省理工算法導論學習筆記(2)----漸近符號、遞歸及解法

  這節課,大概講了一些符號的用法,畢竟偏數學化,沒有涉及算法的知識。我也參考了下別人的筆記,本節課內容不是太多,主要是符號表示和遞歸的復雜度求解方式,下面分2個部分講解。   一,漸進符號   (1)O符號,f(n) = O(g(n)),表示f(n)的復雜度最多與g(n)一個數量級,即小於 ...

Tue May 21 08:00:00 CST 2013 4 2191
LR 算法總結--斯坦福大學機器學習公開課學習筆記

在有監督學習里面有幾個邏輯上的重要組成部件[3],初略地分可以分為:模型,參數 和 目標函數。(此部分轉自 XGBoost 與 Boosted Tree) 一、模型和參數   模型指給定輸入xi如何去預測 輸出 yi。我們比較常見的模型如線性模型(包括線性回歸和logistic ...

Sun Jul 21 23:30:00 CST 2019 0 401
機器學習公開課筆記(7):支持向量機

支持向量機(Support Vector Machine, SVM) 考慮logistic回歸,對於$y=1$的數據,我們希望其$h_\theta(x) \approx 1$,相應的$\theta^ ...

Thu Jan 14 06:33:00 CST 2016 0 2489
 
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