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文章目录信息论熵的意义——信息量怎么度量？熵的作用和认识几种特殊的熵1.联合熵2.条件熵3.互信息4.相对熵（KL散度）5.交叉熵(cross entropy)信息论信息论是应用数学的一个分支，主要研究的是对一个信号包含信息的多少进行量化。它最初被发明是用来研究在一个含有噪声的信道上用离散的字母表来发送消息，例如通过无线电传输来通信。在机器学习中，我们主要使用信息论的一些关键思想来描述概率分布或者

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模板时间复杂度 平均情况下 O(m)，最坏情况下 O(nm), n表示点数，m 表示边数int n;// 总点数int h[N], w[N], e[N], ne[N], idx;// 邻接表存储所有边int dist[N];// 存储每个点到1号点的最短距离bool st[N];// 存储每个点是否在队列中// 求1号点到n号点的最...

题目实现客户机（CLIENT）类。定义字符型静态数据成员ServerName，保存其服务器名称；整型静态数据成员ClientNum，记录已定义的客户数量；定义静态函数ChangeServerName()改变服务器名称。在头文件client.h中定义类，在文件client.cpp中实现，在文件test.cpp中测试这个类，观察相应的成员变量取值的变化情况。AC的C++代码如下：类声明头文件 clie

文章目录回归（regression）回归的分类损失函数应用回归（regression）回归是监督学习的另一个重要问题。回归用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。回归问题分为学习和预

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实际应用关于分类的一些应用How to do Classification首先，要收集data。1.假设现在的model是y=b+w1x1+w2x2y=b+w1x1+w2x2y=b+w1x1+w2x2，如果用Regression来想，我们希望蓝色的接近1，红色的接近-1，用绿色的线分开。但如果出现右图的情况，蓝色的点有的接近1，有的>>1，这是用Regression就出问题，会得到紫色

如果不是有太多自由时间，不要过度投入到数学上，或者说不要系统大量地学习，可以遇到不懂的再去学习相关数学知识。（本文部分摘自图灵的猫公众号 ）微积分微积分是现代数学的基础，线性代数，矩阵论，概率论，信息论，最优化方法等数学课程都需要用到微积分的知识。单就机器学习和深度学习来说，更多用到的是微分。积分基本上只在概率论中被使用，概率密度函数，分布函数等概念和计算都要借助于积分来定义或计算。 几乎所有学习

Ablative analysis（消融分析）误差分析尝试去解释算法当前的表现与完美表现的差别，而「消融分析」（Ablative analysis）尝试去解释一些基线表现（通常表现更差）与当前表现的差别。以垃圾邮件分类器为例，你通过在逻辑回归中加入了以下这些有趣的特征获得了不错的结果：· Spelling correction· Sender host features· Email header