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匹配符：d? d出现0/1次a＊ a可以出现0/多次a+ a出现一次以上a｛6｝ a出现6次a｛2，｝ a出现2次以上a｛2，6｝ a出现2-6次匹配多个字符：(ab)+ ab出现一次以上或运算：a (cat|dog) 匹配 a cat or a doga cat|dog 匹配 a cat or dog字符类：匹配由abc构成的数据【abc】+ abc出现一次以上 abc aabbcc【a-zA-Z0-9】 ABCabc123^ 排除 【^0-9】 匹配0-9之外的数据(包括换

α太小，会缓慢到达最低点α太大，会take a huge step，偏离最优解将梯度下降算法运用到线性回归函数中：通过推导：最终结果有：

m为 训练集的样品容量x为输入变量（它代表输入特征）y输出变量（目标变量）（x(i),y(i)）(i在x和y的右上角)表示：第i 训练集样品：= 为赋值。α：为学习率，用来控制梯度下降时，我们迈出多大的步子，α越大，梯度下降就越迅速后面为导数项（不会的温习微积分）...

1/在无监督学习中，对比监督学习中（数据集有标签，每一个样本中我们已经被清楚地告知了所谓的正确答案），不同的是对于给定的数据集合，能否判断其结构。2/聚类算法3/[W,s,v]=svd((repmat(sum(x.*x,1),size(x,1),1).*x)*x’);(svd即奇异值分解的缩写)该函数内置在Octave中4.利用Octave实现算法，建立模型，才将其迁移到C++，java或其他编译环境...

汉诺塔操作可以分为两种情况（加了一些自己的理解，可能不是最正确的）：1、当n == 1时， 把a上的盘子直接移动到c上即可，也就是这个递归的终止条件；2、当n > 1时，分为两个步骤：步骤1：将n-1个盘子从a移动到b，目的是为了可以将最大的那个n号盘子能顺利地从a移动到c；将最大的n号盘子从a移动到c；步骤2：将n-1个盘子从b移动c。源码：def move(n, a, b, c): if n == 1: # 终止条件 print(a, '-->',