在做洛谷的树上dp题单的时候遇到了一道题目P1613 跑路发现自己对flyod的理解太浅薄了，于是去重新学习了一遍，又做了几道题目，然后结合了acwing的算法提高课的总结，于是乎有了这篇博客。

人工智能又称机器智能，主要研究人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。人工智能的定义分四类：（1）像人一样思考地系统（2）像人一样行动的系统（3）理性地思考的系统（4）理性地行动的系统。

softmax函数的性质，观察softmax函数的式子可以发现，softmax函数值在[0,1]内，同时所有的函数值加起来为1，这个性质和概率的的定义比较像，所以我们可以把它解释为概率。可以考虑使用线性函数，我们知道神经网络是一层一层这样叠加下去，使用线性函数的话，无论叠加多少层，到最后我们的函数都可以等价为只使用一个等价的线性函数。我们知道神经网络的运用一般是分类和回归，根据不同的任务，我们可以

对于随机森林这个集成算法来说，它的基评估器就是决策树，决策树长成的森林就是随机森林也就是集成评估器。

时策略又会发生变化，策略会变得非常短视，更具体地说策略只会关注。求解贝尔曼最优公式就是已知红色量求出上面公式中黑色的量。有了上面的压缩映射定理就可以解决贝尔曼最优公式了。求解不动点的算法：这是一个迭代式的算法,不断令。,同时收敛的速度会非常快（以指数的速度收敛），这样导致的结果可能是采用的策略根本到达不了。这个方程，求解这个方程就需要下面的知识了。，那么贝尔曼最优公式就可以利用上面的。基于上面的定

的优势是不需要知道方程或目标函数的表达式,自然也不知道导数、梯度之类的信息.的随机性会比较大，需要的数据又比较少，效率和性能是比较高的.显示我们是不知道的（也是我们想要去求解的），但是我们可以对。：是指随机迭代的一类算法,进行求解方程或者优化的问题,求解这个问题下面给出3种方法，这三种方法是逐渐递进的。的随机性比较小，因为用了更多的数据去代替一个数据.的思想,思想比较简单，但是缺点是在每次更新。下

Vue是一套前端框架,免除原生JavaScript中的DOM操作,简化书写.基于MVVM(Model-View-ViewModel)思想,实现数据的双向绑定,将编程的关注点放在数据上.:Browser Object Model 浏览器对象模型,允许JavaScript与浏览器对话,JavaScript将浏览器的各个组成部分封装成对象.:JavaScript Object Notation,Java

Docker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Docker可以让开方子打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux上也可以实现虚拟化。

人工智能又称机器智能，主要研究人工的方法和技术开发智能机器或智能系统，以模仿、延伸和扩展人的智能、生物智能、自然智能，实现机器的智能行为。人工智能的定义分四类：（1）像人一样思考地系统（2）像人一样行动的系统（3）理性地思考的系统（4）理性地行动的系统。

为了将表格转化为一棵树，决策树需要找到最佳节点和最佳分支方法，对于分类数来说衡量最佳的方法是叫做不纯度，通常来说不纯度越低，决策树对训练集的拟合效果越好，所有的决策树算法都是将和不纯度相关的某个属性最优化，不管我们用那个算法，都是追求的与不纯度相关的指标最优化。这是用的最广泛的剪枝参数，在高维度低样本量时非常有效，决策树多生长一层对样本的需求量就会增加一倍，所以限制决策树的深度能够特别有效的限制过