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衡量期望输出t 与实际输出 y 之间的差异的一个常见方法是采用平方误差测度： 其中E为差异或误差。 为什么采用平方差？其数学背景是最小二乘法，也可以理解为空间两点的距离或者平方误差等。...最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最重要的应用是在曲线拟合上。...最小平方所涵义的最佳拟合，即残差（残差为：观测值与模型提供的拟合值之间的差距）平方总和的最小化。...由于反向传播使用梯度下降法，需要计算平方误差函数对网络权重的导数。假设对于一个输出神经元，平方误差函数为： 其中 E 为平方误差， t 为训练样本的目标输出， y 为输出神经元的实际输出。...反向传播算法推导 ---- 为了最小化误差E，最终归结为优化问题。前面说过，反向传播算法的目的是找到一组能最大限度地减小误差的权重，在反向传播中使用的方法是梯度下降法。
连接权值更新总结 : 该公式是梯度公式 , 后向传播算法是梯度下降算法 , 其权值更新是 旧的权值 , 加上权值的改变 , 计算出新的连接权值 ; V . 使用误差更新 单元偏置 ---- 1 ....反向传播的过程 : 将误差从后向前传播 , 根据误差 , 从后到前依次修改权值和偏置值 ; ① 向后传播误差本质 : 使用梯度下降方法 , 优化损失函数 , 使损失函数取最小值 , 在这个过程中 , 不停地迭代修改...损失函数优化 : ① 损失函数 优化过程 : 在优化使损失函数取最小值的过程 , 就是使对应的 单元连接权值 , 和 单元的偏置 , 等参数不断优化的过程 ; ② 损失函数最小值 与 最佳参数 : 最终损失函数最小值的状态的...误差平方和 ( 均方误差 Mean Squared Error ) 损失函数 误差平方和公式 : 误差平方和 , 又叫均方误差 , 英文全称 Mean squared error , 简称 MSE ;...得到误差平方 , 再将 n 个误差平方加起来 , 得到平方和 , 然后除以 n 取平均值 , 即得到 n 个样本的 平均的 误差平方 , 因此叫做 均方误差 , 又叫误差平方和 ; 3 .
请你返回修改数组 nums1 至多 k1 次且修改数组 nums2 至多 k2 次后的最小 差值平方和 。 注意：你可以将数组中的元素变成 负 整数。...差值平方和为：(1 - 2)^2 + (2 - 10)^2 + (3 - 20)^2 + (4 - 19)^2 = 579 。...示例 2： 输入：nums1 = [1,4,10,12], nums2 = [5,8,6,9], k1 = 1, k2 = 1 输出：43 解释：一种得到最小差值平方和的方式为： - 将 nums1[0...最小差值平方和为： (2 - 5)^2 + (4 - 8)^2 + (10 - 7)^2 + (12 - 9)^2 = 43 。...注意，也有其他方式可以得到最小差值平方和，但没有得到比 43 更小答案的方案。
误差反向传播算法误差 反向传播算法（back propagation，简称BP模型）是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络...误差反向传播算法系统的解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，人们把采用这种算法进行误差校正的多层前馈网络称为BP网。...从结构上讲，BP网络具有输入层、隐藏层和输出层； 从本质上讲，BP算法就是以网络误差平方为目标函数、采用梯度下降法来计算目标函数的最小值。...2）多层感知器的反传传播算法 接下来，我们再分析下多层感知器。多层感知器的误差函数 E E E等于个输出单元的误差总和。...4）小结 至此，误差反向传播算法的讲解就全部结束了，其中包含了大量的公式，理解起来可能会有一些难度，但是这是必过的槛。如果实在不理解过程的话，只记住最后那张图也可以，那张图便是整个算法的精髓所在。
单位向量时需要用到平方根倒数，而计算单位向量在游戏引擎中会大量使用，属于底层代码，因此其效率将会直接影响游戏体验。...float无法进行位操作，而long可以，并且都是4字节，因此可以把float*转换成long*来进行位操作. float y = number; long i = *(long *) &y; 计算y的平方根倒数...设y是x的平方根倒数，则函数表达式为 转换为x关于y的函数，得到 利用牛顿迭代法 带入Xn=y，得到 化简 得到最后一行代码. y = y * (threehalfs - (x2 * y
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：256.0MB 问题描述 请用函数重载实现整型和浮点习型的两个数的平方和计算 输入格式 测试数据的输入一定会满足的格式。 ...import java.util.*; public class 求平方和 { /** * @param args */ public static void main(String[]
否则，以保留到小数点后三位的字符串格式返回最小的舍入误差，其定义为 Σ |Roundi(pi) - (pi)|（ i 从 1 到 n ）。
序 这是一个神奇的算法！ 一、介绍 起源于一篇《改变计算技术的伟大算法》文章，知道这个算法，然后google一下，维基讲的还不错，本文权当自己理清下思路。...所以弄清算法关键障碍是：在计算机中是如何表示浮点数和整数的、整数运算又怎能算出浮点数的平方根倒数的近似值、0x5f3759df怎么来的。...平方根倒数方程为： 两边取对数有： 因为浮点数可表示为： ，所以也有 ，代入上式有： 再度引入新数 描述 与近似值R间的误差：由于 ，有 ，则在此可定义 与x的关系为...Chris Lomont在研究中曾做了个试验：他编写了一个函数，以在一个范围内遍历选取R值的方式将逼近误差降到最小，以此方法他计算出了线性近似的最优R值0x5f37642f（与代码中使用的0x5f3759df...平方根倒数速算法的神奇之处在于：1、充分利用了浮点数和整数在计算机中的表示，然后以两次转换表示和一次整数运算替换复杂的浮点数计算，最后通过牛顿法加强精度；2、R的取值。
题目链接 https://leetcode-cn.com/problems/perfect-squares/ 题目描述 给定正整数 n，找到若干个完全平方数（比如 1, 4, 9, 16, ...）...你需要让组成和的完全平方数的个数最少。 示例 1: 输入: n = 12 输出: 3 解释: 12 = 4 + 4 + 4....每次都将当前数字先更新为最大的结果，即dp[i]=i，比如i=4，最坏结果为4=1+1+1+1即为4个数字 动态转移方程为：dp[i] = MIN(dp[i], dp[i - j * j] + 1)，i表示当前数字，j*j表示平方数...时间复杂度：O(n*sqrt(n))，sqrt为平方根 代码 Java版本 class Solution { public int numSquares(int n) { int
Url排重Bloom Filter 算法、误差及其他 fly with me , in the perfect world --- 题记 最近看了一些书，公式和算法，用一个词把他们窜起来的话...对软件工程师来说，特别是编写算法的时候，对于“空间换时间”和“时间换空间”已经耳熟能详了；我想还应该加上一句：误差换效率。...在Url排重方面还有一个常用的算法：Bloom Filter 算法。...Bloom Filter 算法是查看元素E是否在集合S中存在的快速算法，典型的应用就是拼写检查spellcheck时，查看某个单词是否在字典中存在。...我们知道Hash算法一般都有冲突，在Bloom Filter中的冲突就表现为误差了。
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本
02 — 最小生成树 看下最小生成树的定义 在一给定的无向图 G = (V, E) 中，(u, v) 代表连接顶点 u 与顶点 v 的边，而 w(u, v) 代表此边的权重，若存在 T 为 E 的子集且为无循环图...，使得 w(T) 最小，则此 T 为 G 的最小生成树。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或 prim（普里姆）算法求出。...03 — prim（普里姆）算法 算法描述 输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 初始化：Vnew = {A}，其中 A 为顶点集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空；...得到的最小生成树如下： D / \ A F \ B / E / \ G C 总费用最小为39 05
这个唯一的元素是栈A的当前最小值。...（考虑到栈中元素可能不是类对象，所以B栈存储的是A栈元素的下标） 3.每当新元素进入栈A时，比较新元素和栈A当前最小值的大小，如果小于栈A当前最小值，则让新元素的下标进入栈B，此时栈B的栈顶元素就是栈A...当前最小值的下标。...4.每当栈A有元素出栈时，如果出栈元素是栈A当前最小值，则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的，是栈A当中原本第二小的元素，代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。...这个解法中近栈、出栈、取最小值的时间复杂度都是O(1)，最坏情况空间复杂度是O(N)。
基本思想： 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择： 选取满足条件的i ，i属于S，j输入V-S，且c[i][j]最小的边，并将定点j加入S中 这个过程直到S==V为止。...3 这个过程所选的边，恰好就是最小生成树 算法描述： void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S !...= V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; } } 模版代码
文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点，求一个半径最小的圆，能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。...（因为最多需要三个点来确定这个最小覆盖圆，所以重复三次） 遍历完所有点之后，所得到的圆就是覆盖所有点的最小圆。...，则p一定在SU{p}的最小覆盖圆上。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。
算法思想： 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支，所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时， 如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时，就用边（v,m）j将t1,
最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
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