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目录1 基本概念2 算法分析2.1 算法设计的要求2.2 算法效率的度量——大O记法3 Python结构的性能3.1 列表3.2 字典1 基本概念数据结构 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常有四类基本结构：集合、线性结构、树形结构、图状或网状结构。算法对特性问题求解步骤的一种描述，是指令的有限序列。一个算法有下列五个重要特性：有穷性：执行步数有穷，执行时间有穷确定性：只有一条执行路径，对于相同的输入只能得出相同的输出可行性：算法中描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行

一、误差来自于哪？error一般有两种来源：bias（偏差） 和 variance（方差），如果可以诊断error的来源，就可以挑选适当的方法来改进我们的模型。对于我们面对的问题，理论上有一个最佳的模型，这个理论上最佳的function一般写作 f^\hat{f}f^​ , 即 y^=f^(x)\hat{y}=\hat{f}(x)y^​=f^​(x)，而我们能做的是通过一些training data去找一个能力范围内最好的function，记作f∗f^*f∗，f∗f^*f∗ 不一定等于 f^\hat{

一、基本过程解决一个优化问题，通常需要构造一个 LossFunctionLoss FunctionLossFunction ，找到最优的参数 θ\thetaθ 使 LossFunctionLoss FunctionLossFunction 最小：θ∗=arg⁡max⁡θL(θ),L:lossfunctionθ:parameters\theta^*=\mathop{\arg\max}\limits_{\theta}L(\theta),\quad L:loss function \quad\theta:p

一、举例引入1. 股票预测输入：股票起伏资料输出：明天的道琼斯指数2. 无人车输入：传感器所获取的信息输入：车辆控制操作（如方向盘左转50°）3. 推荐系统输入：使用者A 商品B输出：购买可能性4. 预测宝可梦的战斗力Combat Power输入：一只宝可梦的相关信息（种类、生命值、进化前的CP值、重量）输出：进化后的战斗力值二、建模步骤step 1. Model首先，找一个函数集合（function set），比如我们可能认为y=b+w∗xy=b+w*xy=b+w∗x像