-
3.4 斐波那契数列
3.4 斐波那契数列 3.4.1 兔子的家族 3.4.2 从最初几月数据中找规律 3.4.3 斐波那契数列 3.4.4 神奇的魔八方 3.4 斐波那契数列 “斐波那契数列（Fibonacci）”是由意大利数学家列昂纳多·斐波那契发明的，因此取名为斐波那契数列。在自然界中，很多现象都符合斐波那契数列，例如，植物的叶、鳞片、花、茎等排列中，都可发现... -
第6章 概率——你运气好吗
第6章 概率——你运气好吗 第6章 概率——你运气好吗 本次列车能正点到达吗？ 这次谈判的项目，有几成把握能签下来？ 这个月我申请的机动车牌照号能摇中吗？ 我买的彩票能中奖吗？ 在现实生活中，我们常常会遇到这类问题。对于这些问题，平常我们总是将其归结为是否有运气。运气好时就能签下合同、摇中车牌、中彩票……。 其实，从数学角度来看，这些都是与概... -
6.3 Batch Normalization
6.3 Batch Normalization 6.3.1 Batch Normalization 的算法 6.3.2 Batch Normalization的评估 6.3 Batch Normalization 在上一节，我们观察了各层的激活值分布，并从中了解到如果设定了合适的权重初始值，则各层的激活值分布会有适当的广度，从而可以顺利地进行学习。... -
1-3 第二步：设置发生“向店员询问”事件的条件概率
1-3 第二步：设置发生“向店员询问”事件的条件概率 1-3 第二步：设置发生“向店员询问”事件的条件概率 在这一步，我们要做的是：为“来买东西的人”和“随便逛逛的人”这两类顾客分别设定“向店员询问”的概率。如果没有相关经验和数据作为支撑，这项工作是无法完成的。上一节讲到，即使没有相关经验，也可以设定先验概率。但此处的“各个分类的行动概率”，必须是基于... -
9.6 嵌套函数
9.6 嵌套函数 9.6 嵌套函数 在此之前我们定义的函数都是全局函数，它们定义在全局作用域中，我们也可以把函数定义在另外的函数体中，称作嵌套函数 。 下面我们来看一个示例： func calculate ( opr : String )-> ( Int , Int )-> Int { ① ... -
4.3 传递参数与参数类型
4.3 传递参数与参数类型 前面大刀阔斧地说了关于函数定义和使用，在这一节我们谈论一些细节但是重要的问题一一参数。对于在一开始就设定了必要参数的函数来说，我们是通过打出函数的名称并向括号中传递参数实现对函数的调用（call），即只要把参数放进函数的括号中即可，就像是这样： fahrenheit_converter(35)fahrenheit_conve... -
空标题文档
8.1 什么是类型 类型是什么？这很难讲。{[要是抽象地来解释想必效果也一般 1。 1数学家伯特兰·罗素（Bertrand Russell）注意到对集合的定义会产生悖论，为了回避这一问题，他提出了类型理论。如果这样抽象地介绍，大家能理解么？ 类型是人们给数据附加的一种追加数据。计算机中保存的数据是由 on 和 off 或 0 和 1 的组合来表达的... -
空标题文档
第 24 章 测试题 使用计算机仿真有这样一些原因： 省钱（真实世界里有些实验的成本太高，这些实验就可以利用计算机仿真来完成）； 保护人和设备（真实世界里有些实验可能很危险，这些实验就可以借助计算机仿真来完成）； 尝试一些在真实世界中不可能的事情（比如说让一个比较大的小行星撞击月球）； 让时间加快（使实验比真实世界中的实际实验更快），... -
A.3 小结
A.3 小结 A.3 小结 上面，我们画出了 Softmax-with-Loss 层的计算图的全部内容，并求了它的反向传播。未做省略的 Softmax-with-Loss 层的计算图如图 A-5 所示。 图 A-5 Softmax-with-Loss 层的计算图 图 A-5 的计算图看上去很复杂，但是使用计算图逐个确认的话，求导（反向传播的步... -
2.9 算法时间复杂度
2.9 算法时间复杂度 2.9.1 算法时间复杂度定义 2.9.2 推导大O阶方法 2.9.3 常数阶 2.9.4 线性阶 2.9.5 对数阶 2.9.6 平方阶 2.9 算法时间复杂度 2.9.1 算法时间复杂度定义 在进行算法分析时，语句总的执行次数T(n)是关于问题规模n的函数，进而分析T(n)随n的变化情况并确定T(n)的数量级。...