2301_79724443的博客

原创 NNDL 作业三

使用平方损失时，损失函数对于参数 ww 会变成非凸函数，容易陷入局部极小值，优化困难。当预测值 y^y^​ 接近 0 或 1 时，sigmoid 函数的梯度很小，而平方损失的梯度也依赖于 sigmoid 的梯度，这会导致梯度很小，参数更新缓慢。Logistic 回归通常使用交叉熵损失（或对数损失），这来自于伯努利分布的极大似然估计，它与平方损失相比，对分类问题更合适，收敛更快，且是凸函数。所以，虽然可以形式上用平方损失，但实际训练效果差，不推荐。

原创 NNDL 作业二

交叉熵损失的定义是：(和上面的公式一样，不必纠结)。这要求必须是一个概率分布，即且。它也要求 yiyi​ 是一个概率分布（在标签平滑中，即使是硬标签也可以视为one-hot分布）。在回归问题中，可以是任意实数（例如，预测房价可以是 50.5万，100.2万），它不满足概率分布的约束条件。强行将其压缩到 [0, 1] 区间会丢失信息，并且毫无意义。

原创 天梯赛备赛回忆录2

【代码】天梯赛备赛回忆录2。

原创 天梯赛备赛回忆录

其实就是简单的一道并差集，但是许多细节注意：1.判断连接的条件：a.圆与上下面的判定条件if(abs(q[i].z-0)<=r)p[find(i)]=find(0);b.圆与圆之间的连通的判定条件最后得到上下界面连通即可，所以就是判断二者是否在一个连通块里面。

原创 神经网络实验3-线性回归

【代码】神经网络实验3-线性回归。

原创 算法高精度（加法&&乘法）

【代码】算法高精度（加法&&乘法）

原创 P2712 摄像头

拓扑排序的一个板子题，但是需要记录一下是否存在摄像头（因为这个调了半个小时，草）好久没发帖了，放假了来水一波。

原创 csp认证.矩阵运算

从后算的话时间复度是d的平方*n，因为d远小于n，所以要从后面算，不然会爆掉；第二个是矩阵中数字的大小，int会爆掉，所以选择long long存储。这道题由两个坑，第一个是复杂度问题：如果从前往后正常算的话时间复杂度是n的平方*d,

原创 csp认证.重复局面

注意：使用count函数必须是字符数组，不可以是字符串。

原创 csp认证.坐标变换

运用了前缀和的算法，第一次暴力做的，运行会超时，只能得到80分。

原创 csp认证.因子化简

找素数的时候一定要写成i*i<n，不然的会超时。

原创 python.数据分析.pandas

【代码】python.数据分析.pandas。

原创 Python数据分析.numpy

【代码】Python数据分析.numpy。

原创 Python数据分析.Matplotlib

【代码】Python数据分析.Matplotlib。

原创 数据结构.链表的原地逆置

【代码】数据结构.链表的原地逆置。

原创 pta-顺序表区间删除

【代码】pta-顺序表区间删除。

原创 数据结构.多项式加法

【代码】数据结构.多项式加法。

原创 机器学习.线性回归

因为需要大量的数据去完善最后的参数，使得参数更加准确，因为乘法难解，所以可以加上对数转换成加法，而且转换后虽然L的数值改变了，但是我们要求取的是斯塔为何值使得L最大，所以不改变最后的斯塔数值。这个公式就是对目标函数求偏导得出方向，因为梯度下降是沿这原来的反方向走，所以后面那个公式前面的符号改变成＋号，表示在原来的初始位置斯塔j的位置走那么长的距离。在写代码时，只需要完成上图花圈的部分就可以，m代表所有样本的个数，y代表真实值，h斯塔是预测值，xij也是样本中本来有的。答案是分别计算，因为参数具有独立性。

原创 算法.bfs八数码

【代码】算法.bfs八数码。

原创 算法.字符串哈希表

【代码】算法.字符串哈希表。

原创 算法.开放寻址法

【代码】算法.开放寻址法。

原创 数据结构.树的线索化&&兄弟表示法&&哈夫曼树

一、线索化二、树的逻辑结构三、哈夫曼树

原创 算法.哈希表.拉链法

【代码】算法.哈希表.拉链法。

原创 数模.matlab画图

一、mesh函数上图是平常用到的方式例题：上图的meshgrid函数相当于上上图的前三个指令（temp，x,y）mash函数：mashc函数：mashz函数：上图subplot函数的作用是将下标为index的图片放到对应的x，y的矩阵里面，如图就是这张图放在下标为1的1x2的矩阵里面surf函数surfc函数surfl函数contour函数c

原创 数据结构.二叉树

一、树的基本概念二、树的常考性质三、二叉树的基本概念四、二叉树的顺序存储五、二叉树的链式存储六、二叉树的遍历

原创 算法.线性dp2

【代码】算法.线性dp2。

原创 算法.线性dp

【代码】算法.线性dp。

原创 数据结构.括号匹配&&算术表达式

原创 算法.bfs

【代码】算法.bfs。

原创 算法.kmp

【代码】算法.kmp。

原创 数据结构.队列的链式实现&&双端队列

【代码】数据结构.队列的链式实现&&双端队列。

原创 机器学习.线性回归

因为需要大量的数据去完善最后的参数，使得参数更加准确，因为乘法难解，所以可以加上对数转换成加法，而且转换后虽然L的数值改变了，但是我们要求取的是。这个公式就是对目标函数求偏导得出方向，因为梯度下降是沿这原来的反方向走，所以后面那个公式前面的符号改变成＋号，表示在原来的初始位置。0是偏置项，在训练过程中为了使得训练结果更加精确而做的微调，不是一个大范围的因素，核心影响因素是权重项。0后面乘x0，使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的x0一列全是1的数据。的过程并没有一个学习的过程。

原创 数据结构.队列的顺序表示

【代码】数据结构.队列的顺序表示。

原创 数据结构.栈

【代码】数据结构.栈。

原创 算法.离散化

原创 数据结构.双链表&&循环链表

【代码】数据结构.双链表&&循环链表。

原创 csp.第32次认证 202312-2 因子化简

【代码】csp.第32次认证 202312-2 因子化简。

原创 算法.分组背包

【代码】算法.分组背包。

原创 数模.聚类模型

下面是针对量纲不同进行的操作。

原创 数据结构.单链表

1.单链表（有头结点，无头节点）不带头结点的处理起来会麻烦一些。6.头插法可以用来实现链表的逆置。