数论选讲 文章目录 数论选讲 一，素数判定与因数分解 1.素数判定 1.1 Miller-Rabin 二次探测证明： 1.1.1 算法流程（判断数n是否为质数）： 2.因数分解 2.1 Fermat整
随笔- 25 文章- 0 评论- 0 php算法 1、首先来画个菱形玩玩，很多人学C时在书上都画过，咱们用PHP画下，画了一半。 思路：多少行for一次，然后在里面空格和星号for一次。 1 2 3
长短时记忆网络的训练 熟悉我们这个系列文章的同学都清楚，训练部分往往比前向计算部分复杂多了。LSTM的前向计算都这么复杂，那么，可想而知，它的训练算法一定是非常非常复杂的。现在只有做几次深呼吸，再一头
卷积神经网络的训练 和全连接神经网络相比，卷积神经网络的训练要复杂一些。但训练的原理是一样的：利用链式求导计算损失函数对每个权重的偏导数（梯度），然后根据梯度下降公式更新权重。训练算法依然是反向传播算
有几张表没有权限，所以跑不起来。 目测黄色部分比较坑爹，死了n多脑细胞才看懂，又死了n多脑细胞才改出来。对5034进行了2次扫描，并多次分组排序求和。（分组和排序算法相对来说比较耗性能） 改为只扫描一
鉴于我刚开始学习支持向量机（Support vector machines，简称SVM）时的一脸懵逼，我认为有必要先给出一些SVM的定义。 下面是一个最简单的SVM： 图一 分类算法：支持向量机（SV
四、递归 递归是设计和描述算法的一种有力的工具，由于它在复杂算法的描述中被经常采用，为此在进一步介绍其他算法设计方法之前先讨论它。 能采用递归描述的算法通常有这样的特征：为求解规模为N的问题，设法将它
02 October 2015 1. 次梯度 在优化问题中，我们可以对目标函数为凸函数的优化问题采用梯度下降法求解，但是在实际情况中，目标函数并不一定光滑、或者处处可微，这时就需要用到次梯度下降算法。
Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法，梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(St
本文没有繁文缛节，纯数学推导，建议先阅读《word2vec中的数学原理详解》 一、逻辑回归 可以阅读《逻辑回归算法分析》理解逻辑回归。 sigmoid函数： σ ( x ) =
