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给定n个矩阵｛A1,A2,…,An｝，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1,2 ,…,n-1。如何确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 例如： A1={30x35} ; A2={35x15} ;A3={15x5} ;A4={5x10} ;A5={10x20} ;A6={20x25} ; 结果为：((A1(A2A3))((A4A5)A6)) 最小的乘次为15125。 原问题为n个矩阵连乘，将原问题分解为子问题，即当n等于1,2,3.....时。 n==1时，单一矩阵
动态规划算法与分治法类似，其基本思想也就是将待求解的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解，简单概括为自顶向下分解，自底向上求解。 与分治法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的，换句话说，就是前面解决过的子问题，在后面的子问题中又碰到了前面解决过的子问题，子问题之间是有联系的。如果用分治法，有些同样的子问题会被重复计算几次，这样就很浪费时间了。所以动态规划是为了解决分治法的弊端而提出的，动态规划的基本思想就是，用一个表来记录所有已经解决过的子问题的答案，不管该子问题在以后是否会被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中，以后碰到同样的子问题，就可以从表中直接调用该子问题的答案，而不需要再计算一次。具体的动态规划的算法多种多样，但他们都具有相同的填表式。 动态规划的适用场合，一般适用于解最优化问题，例如矩阵连乘问题、最长公共子序列、背包问题等等。
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
求出一串数的最大连乘子序列的乘积。所谓最大连乘子序列，就是指连续的子序列中的乘积最大的那个子序列，比如{-2.5, 3, 0, 2, 4, -6, -2}，2*4*(-6)*(-2)就是乘积最大的连续子序列，结果为96。
对于深度学习模型，在train参数的时候，需要采用随机梯度下降方法（SGD，Stochastic Gradient Descent）：
小伙伴们，你们都怎样 DeBug Python 代码？是不是常用 print 大法？在本文介绍的这个项目中，deBug Python 代码再也不需要 print 了。只要给有疑问的代码加上装饰器，各种信息一目了然，找出错误也就非常简单了。
Problem 1061 矩阵连乘 Accept: 445 Submit: 1699 Time Limit: 1000 mSec Memory Limit : 32768 KB Problem Description 给定n个矩阵{A1,A2,...,An}，考察这n个矩阵的连乘积A1A2...An。由于矩阵乘法满足结合律，故计算矩阵的连乘积可以有许多不同的计算次序，这种计算次序可以用加括号的方式来确定。 矩阵连乘积的计算次序与其计算量有密切关系。例如，考察计算3个矩阵{A1,A2,A3
@toc 动态规划 History does not occur again 算法总体思想 与分治算法类似 子问题往往不是互相独立的, （分治会重复计算） 保存已解决的子问题的答案，需要时找出即可（空间换时间） 基本步骤 找出最优解的性质并刻划其结构特征 递归地定义最优值 以自底向上的方式计算出最优值（递推） 根据计算最优值时得到的信息构造最优解 矩阵连乘问题 问题描述 给定n个矩阵{A1, A2,..., An}, 其中Ai</s
在算法设计的学习中，每到“动态规划”一节，一般都会涉及到“矩阵连乘”问题（例如《Algorithms》，中文译名《算法概论》），可想而知该题的经典程度 ：）
数字是几乎在所有计算机语言中都必然存在一种基本的数据类型。在Python中，数字也是相当典型和普遍存在的。
动态规划是1957年理查德·贝尔曼在《Dynamic Programming》一书中提出来的，八卦一下，这个人可能有同学不知道，但他的一个算法你可能听说过，他和莱斯特·福特一起提出了求解最短路径的Bellman-Ford 算法，该算法解决了Dijkstra算法不能处理负权值边的问题。
一、动态规划的基本思想 动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。 在这类问题中，可能会有许多可行解。 每一个解都对应于一个值，我们希望找到具有最优值的解。 基本思想是将待求解问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解。 适合于用动态规划求解的问题，经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题，则分解得到的子问题数目太多，有些子问题被重复计算了很多次。 如果我们能够保存已解决的子问题的答案，而在需要时再找出已求得的答案，这样就可以避免大量的重复计算，节省时间。 我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。不管该子问题以后是否被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中。 这就是动态规划法的基本思路。 具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。 二、设计动态规划法的步骤 找出最优解的性质，并刻画其结构特征； 递归地定义最优值（写出动态规划方程）； 以自底向上的方式计算出最优值； 根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。 步骤1～3是动态规划算法的基本步骤。 在只需要求出最优值的情形，步骤4可以省略； 若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤4。 三、动态规划问题的特征 动态规划算法的有效性依赖于问题本身所具有的两个重要性质： 最优子结构： 当问题的最优解包含了其子问题的最优解时，称该问题具有最优子结构性质。 重叠子问题： 在用递归算法自顶向下解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。动态规划算法正是利用了这种子问题的重叠性质，对每一个子问题只解一次，而后将其解保存在一个表格中，在以后尽可能多地利用这些子问题的解。
连乘除了最前面的词不一样，别的都和求和符号一样，下面再说求和符号其他形式。连乘都可以参考
递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。这种性质称为子问题的重叠性质
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。 MSE损失+Sigmoid激活函数的问题 先来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问题。回顾下Sigmoid激活函数的表达式为：
给定一个数组A[0,1,...,n-1],请构建一个数组B[0,1,...,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]A[1]...A[i-1]A[i+1]...A[n-1]。不能使用除法。
理论上神经网络能够拟合任意线性函数，其中主要的一个因素是使用了非线性激活函数（因为如果每一层都是线性变换，那有啥用啊，始终能够拟合的都是线性函数啊）。本文主要介绍神经网络中各种常用的激活函数。
此处用来表示自变量X和因变量Y的关系(严格来说，这个算不上一个公式)，公众号的老朋友们应该会发现我在很多文章中都会参考这个公式的框架。
1）有两堆球，其中A堆有99个白球和1个黑球，B堆有99个黑球和1个白球。假如随便摸一个球，发现是黑球，那么这个球更有可能来自于哪一堆？
假设有随机变量A和B,此时P(A=a,B=b)用于表示A=a且B=b同时发生的概率。这类包含多个条件且所有条件同时成立的概率叫做联合概率。与之对应，P(A=a)或P(B=b)这类仅与单个随机变量相关的概率称为边缘概率。其中联合概率和边缘概率具有如下关系:
刚遇到一个有意思的问题，如何用R计算几何平均数。如果数字少，简单，计算很容易，直观上，先用prod函数连乘，然后开方即可。
原文：Shannon Entropy, Information Gain, and Picking Balls from Buckets
现在有一个正凸多边形，其上共有 n 个顶点。顶点按顺时针方向从 0 到 n - 1 依次编号。每个顶点上 正好有一只猴子 。下图中是一个 6 个顶点的凸多边形。
接着上次的Python函数式编程，小编继续往下学习了函数式编程的剩下的一些内容。今天的内容包括返回函数和匿名函数。顺便说一句，Python真的比R难学啊，对于没有计算机学科基础的同学来说，自学Python确实挺头疼的。
根据深度学习中参数更新，采用梯度下降策略会运用反向传播，而由于深度学习中网络层数肯定不止一层，根据链式求导法则，我们对浅层参数的求导会有一个连乘操作，前面层的梯度是来自于后面层梯度的乘积。
示例 3: 输入: 2.00000, -2 输出: 0.25000 解释: 2-2 = 1/22 = 1/4 = 0.25 说明:
给定一个数组A[0,1,…,n-1],请构建一个数组B[0,1,…,n-1],其中B中的元素B[i]=A[0]*A[1]*…*A[i-1]*A[i+1]*…*A[n-1]。不能使用除法。
近几年，随着深度学习的大火，越来越多的人选择去入门、学习、钻研这一领域，正确初始化神经网络的参数对神经网络的最终性能有着决定性作用。如果参数设置过大，会出现梯度爆炸的现象，导致网络训练过程发散；而如果参数设置过小，会出现梯度消失的现象，导致收敛极其缓慢。本文是作者拜读Xavier Glorot于2016年在ICML上发表的《Understanding the difficulty of training deep feedforward》及Katanforoosh & Kunin的“Initializing neural networks”后的读书笔记。
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问题描述 给定n个矩阵：A1,A2,...,An，其中Ai与Ai+1是可乘的，i=1，2...，n-1。确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 ---- 矩阵乘法
所谓广义线性模型,顾名思义就是一般狭义线性模型的推广,那我们先看看我们一般的狭义线性模型,这在第十讲也说过可以参看http://www.ppvke.com/Blog/archives/30010,我们经常说的线性回归是OLS线性模型.这种模型的拟合方法是将实际观测值与理论预测值的误差平方和使之最小化,从而推导出线性模型的参数,即最小二乘法.而广义线性模型是通过极大似然估计法来估计参数的,所谓极大似然估计,就是将观测值所发生的概率连乘起来,得到似然函数,然后求似然函数的极大值,来推导出线性模型的参数,其中
小朋友都对巨大的数有一种天然的憧憬，以至于很多人都会想过这么一个问题，我们可以表示出多大的数？
（2）列表、元组、字符串这几种类型的对象与整数之间的乘法，表示对列表、元组或字符串进行重复，返回新列表、元组、字符串。
简而言之，给你一个数组，返回一个数组，返回的数组内容不包含A[i]，注意题目中红色部分。也就是说，你返回的这个数组B，他的每一项都是数组A中除了A[i]之外内容的乘积。
斯坦福 NLP 第 9 课介绍了 RNN 语言模型的一个问题：梯度消失现象。那么什么是梯度消失？ 为什么 RNN 会出现梯度消失呢？ 梯度消失问题需要引起重视吗？下面依次回答这 3 个问题，希望能给读者带来一定启发。
最近在看 MobileNetV3 的结构特征，又碰到了新的激活函数，查看了其与 ReLU 的联系，联想到之前看到过的 ReLU 的问题，写了这篇文章
引言：随着深度学习的发展，网络模型的深度也随之越来越深，但随着网络模型深度的加深，往往会曾在这随着模型深度的加大，模型准确率反而下降的问题，而深度残差模型的提出就是为了解决这个问题。
函数，是编程中很重要的一个概念。简单来说，函数是一段可重复使用的代码段，给这段代码起个名字就是“函数名”。在程序的任何地方都可以通过函数名来使用这段代码，这就是“函数调用”。
R 语言在统计分析方面起了很大的作用，并且其开开放性更是促进了大量分析R包的出现。今天我们就不一一去列举相关的R包，而是总结一下R语言自带的统计学函数。 一、统计学数据的生成函数： norm 正态分布 f F分布 unif 均匀分布 cauchy 柯西分布 binom 二项分布 geom 几何分布 diag 对角阵 二、基础的运算函数 abs 绝对值 sqrt 平方根 exp e^x次方 log 自然对数 log2,log10 其他对数 sin,cos,tan 三角函数 sinh,cosh,tanh 双曲
数字的阶乘是指，从1开始连乘到给定的数字。比如，5的阶乘（通常记作5!）等于1 * 2 * 3 * 4 * 5 = 120。在数学中，阶乘通常用符号"!"来表示。
AVX2是SIMD(单指令多数据流)指令集，支持在一个指令周期内同时对256位内存进行操作。包含乘法，加法，位运算等功能。下附Intel官网使用文档。 Intel® Intrinsics Guide
LSTM（Long Short-Term Memory）也称长短时记忆结构, 它是传统RNN的变体, 与经典RNN相比能够有效捕捉长序列之间的语义关联, 缓解梯度消失或爆炸现象。
一． CBOW加层次的网络结构与使用说明 Word2vec总共有两种类型，每种类型有两个策略，总共4种。这里先说最常用的一种。这种的网络结构如下图。 其中第一层，也就是最上面的那一层可以称为输入层。输
计算组合数最大的困难在于数据的溢出，对于大于150的整数n求阶乘很容易超出double类型的范围，那么当C(n,m)中的n=200时，直接用组合公式计算基本就无望了。另外一个难点就是效率。
递归算法是一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。它通常把一个大型复杂的问题转化为一个与原问题类似的规模较小的问题来求解。
小编邀请您，先思考： 1 朴素贝叶斯公式是什么？ 2 朴素贝叶斯的假设是什么？ 3 朴素贝叶斯是如何分类？ 本文介绍一下朴素贝叶斯分类算法，讲一下基本原理，再以文本分类实践。 一个简单的例子 朴素贝叶
a=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] #连加 b=0 for i in a: b+=i print(b) #连乘 c=1 for i in a: c*=i print(c)
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