A. Optimal Currency ExchangeAndrew was very excited to participate in Olympiad of Metropolises. Days flew by quickly, and Andrew is already at the airport, ready to go home. He has n rubles left, and would like to exchange them to euro and dollar bills. A
A. Optimal Currency Exchange Problem Description： Andrew was very excited to participate in Olympiad of Metropolises. Days flew by quickly, and Andrew is already at the airport, ready to go home. He has n rubles left, and would like to exchange them to eu
原文链接：http://www.cnblogs.com/youth0826/archive/2013/04/09/3010315.html Best of Best系列（2）——ICCV ICCV (Computer Vision)(Average MAP score: 0.07) ICCV (Computer Vision) 2011 ( MAP score: 0.0 ) TOP Rank1 Cited by84 ORB
本次作业：Andrew Ng的CNN的搭建卷积神经网络模型以及应用（1&2）作业目录参考这位博主的整理：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273 今天要实现的是识别手势姿势表达的数字 我的Git传送门:https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/CNN/RecognizeGe
https://codeforc.es/contest/1100/problem/E 题意：有n个城市，m条单向路线，每条路线有一个改变方向的花费，求通过改变方向使得图上无环的最下花费（花费指的是改变的线路的花费的最大值） 思路：二分这个花费，然后大于这个花费的路线构建出一个新图，在此图上得到拓扑序，然后大于这个花费的路
成本函数： 单样本时，假设成本函数为: , 为预测值， 为标签值 那么多样本时，假设样本数为 m, 成本函数为： 就是把每个样本分别算出成本函数再相加。大概的思路是把m个样本的每次实验当作独立同分布的，所以总共m次实验在概率上应该全部乘起来。对累乘的结果取对数，增减性不变。把
问题描述:根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分： ⓐ训练集(training set)，样本矩阵(训练集)：X，结果标签(label of
问题描述：利用BP神经网络对识别阿拉伯数字（0-9） 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel image)。用 X 矩阵表示整个训练集，则 X 是一个 5000*400 （5000行 400列）的矩阵 另外，还有一个5000*1的列向量 y
问题描述：使用逻辑回归(logistic regression)和神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 一、逻辑回归实现： 数据加载到octave中，如下图所示： ①样本数据的可视化 随机选择100个样本数据，使用Octave可视化的结果如下： ②使用逻辑回归来实现多分类问题(one-vs-all) 所谓多分
