道法自然

文章转载自：http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/09/imaginary_number.html 作者：阮一峰 虚数就是-1的平方根。可是，什么数的平方等于-1呢？计算器直接显示出错！ 直到今天，我也没有搞懂。谁能解释，虚数到底是什么？ 它有什么用？ 帖子的下面，很多人给出了自己的解释，还推荐了一篇非常棒的文章《虚数的图解》。我读后恍然大悟，醍

装载自：http://www.cnblogs.com/rcfeng/p/3958926.html具体的理论公式见吴恩达老师斯坦福公开课讲义note1。通过代码理解1.随机梯度下降算法的python的实现： # coding=utf-8#!/usr/bin/python'''Created on 2014年9月6日 @author: Ryan C. F.'''#T

引言本篇文章将详解带有约束条件的最优化问题，约束条件分为等式约束与不等式约束，对于等式约束的优化问题，可以直接应用拉格朗日乘子法去求取最优值；对于含有不等式约束的优化问题，可以转化为在满足 KKT 约束条件下应用拉格朗日乘子法求解。拉格朗日求得的并不一定是最优解，只有在凸优化的情况下，才能保证得到的是最优解，所以本文称拉格朗日乘子法得到的为可行解，其实就是局部极小值，接下来从无约束优化开始一一讲解。

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/nupt123456789/article/details/8349488坐标上升算法（Coordinate Ascent）及C++编程实现 编程实现： #include <iostream> using namespace std; #define f(x1,x2,x3) (-x1*x1-2*x2*x2-3*

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曼哈顿距离(Manhattan Distance)顾名思义，在曼哈顿街区要从一个十字路口开车到另一个十字路口，驾驶距离显然不是两点间的直线距离。这个实际驾驶距离就是“曼哈顿距离”。曼哈顿距离也称为“城市街区距离”(City Block distance)。二维平面两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的曼哈顿距离： d12=|x1−x2|+|y1−y2|d12=|x1−x2|+|...