人工智能四、线性回归4.1线性回归（1）线性回归特点：解释性强，简单，泛化能力稳定。（2）特征：输入的不同维度叫做特征。如果特征本身很重要，线性回归就很有效，但是挑选特征是非常困难的。（神经网络本质就是自动挑选、学习特征的机器）（3）最小化损失函数的方法：梯度下降法梯度下降法的计算4.2感知算法（1）感知算法是神经网络原始形式；只能够学线性可分的函数（2）逻辑回归——二分类：f(x)=在A类别的概率；1-f(x)=在B类别的概率（3）逻辑回归——决策分界：sign(wTx)的“软化”版本。（4）多分类问题：与二分类问题相似，不过在其基础上添加了一个概率。不仅适用于线性问题，也适用于神经网络及其
深度学习的实践层面训练集验证集测试集过程神经网络的训练是一个需要不断迭代的过程，一般先提出idea，然后编码实现、测试，根据测试结果再次调整思路......分组与比例数据集通常分为3个部分：训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型的参数。验证集用于选择最好的模型。测试集用于评估训练结果。一般讲数据集按照60%训练，20%验证和20%测试集来划分。当数据集的大小达到一百万时，则比例可以调整为98%+1%+1%，因为验证集和测试集实际上不需要太多。如果超过百万级别，甚至可以调整为99.5%+0.25%+0.25%.分布训练集、验证集和测试集应当保证分布一致。防止出现这种情况：在分辨猫图片的模型训
概率是随机的基础，在【概率论（概要）】这个部分中仅记录学习随机过程及应用的基本定义和结果。前言首先，概率论研究的基础是概率空间。概率空间由一个样本空间和一个概率测度组成，样本空间包含了所有可能的结果， 而概率测度则描述了每个结果发生的可能性大小。研究者通过定义适当的概率测度，可以更准确地描述各种随机现象的发生概率。 一、概率空间 (Ω,F,P)Samplespace样本空间：随机试验的所有可能结果构成的集合称为样本空间，记为 Ω。（注：每个结果需要互斥，所有可能结果必须被穷举）Setofevents事件集合，是Ω的一些子集构成的集合，记为F，并且它需要满足以下三点特性（也就是必须是δ－fi
转载引用请注明出处：🔗https://blog.csdn.net/weixin_44013533/article/details/132081959作者：CSDN@|Ringleader|如果本文对你有帮助，不妨点赞收藏关注一下，你的鼓励是我前进最大的动力！ヾ(≧▽≦*)o主要参考：官方手册-动画B站upIGBeginner0116动画系列Unity动画系统详解-洪智注：本文使用的unity版本是2021.3.25f注：带⭐的小节是重点或难点一前言本章主要学习Unity动画基础知识，主要包含：动画片段、Animation编辑器、动画状态机、混合树blendTree、RootMotion等内容，
我多年来一直是《半条命》的爱好者。我拥有CS学士学位，并且从高中开始就一直在进行非正式编程。当我还在上大学的时候，我试图成为一名有趣的mod程序员......使用第一个半条命引擎......效果不佳。所以我想在我所有的大学学习之后:-)我会对如何解决这个问题有更多的了解并最终做到这一点。所以我在这里……终于在商业世界编程java……所以我下载了HL2SDK并开始查看类结构。我觉得我上次尝试这个时就是这么做的……茫然和困惑。对不起所有的背景。那么系统学习代码结构的最好方法是什么？我知道java，我知道C++..我只是不知道任何类的作用...评论很少，而且文档似乎很少。有什么好的方法吗？我
关闭。这个问题不符合StackOverflowguidelines.它目前不接受答案。我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题，以便用事实和引用来回答。关闭3个月前。Improvethisquestion我目前正在通过阅读编程书籍来学习C++。我理解这个概念，但在阅读几天后发现这些概念开始从我的内存中消失。让他们坚持下去的唯一一件事就是通过示例/问题进行工作。是否有任何可以推荐的好网站或书籍提供了大量示例/问题，并解释了每个示例应该帮助您学习什么？
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目录一、Leetcode102二叉树的层序遍历题目描述解题思路方法:长度法总结二、Leetcode226翻转二叉树题目描述解题思路方法一:递归方法二:层序遍历总结三、Leetcode101对称二叉树题目描述解题思路方法:递归总结一、Leetcode102二叉树的层序遍历题目描述给你二叉树的根节点root，返回其节点值的层序遍历。（即逐层地，从左到右访问所有节点）。输入：root=[3,9,20,null,null,15,7]输出：[[3],[9,20],[15,7]]输入：root=[1]输出：[[1]]输入：root=[]输出：[]题目链接：力扣题目链接解题思路层序遍历使用队列控制每层的数量
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深度学习训练通常需要大量的计算。目前，GPU是深度学习最具成本效益的硬件加速器。与CPU相比，GPU更便宜，性能更高，通常超过一个数量级。此外，一台服务器可以支持多个GPU，高端服务器最多支持8个GPU。更典型的数字是工程工作站最多4个GPU，这是因为热量、冷却和电源需求会迅速增加，超出办公楼所能支持的范围。对于更大的部署，云计算（例如亚马逊的P3和G4实例）是一个更实用的解决方案。选择服务器通常不需要购买具有多个线程的高端CPU，因为大部分计算都发生在GPU上。这就是说，由于Python中的全局解释器锁（GIL），CPU的单线程性能在有4-8个GPU的情况下可能很重要。所有的条件都是一样的，
