介绍基础性算法

pytorch 学习笔记

不理解的地方，一个是关于 nn包搭建网络的部分。

介绍模型选择的两种方法：交叉检验和正则化。使用交叉检验（K-fold cross validation）进行选择模型并不难理解，但正则化和模型选择的关系，一开始还不是很理解，所以通过整理，希望能带来一些启发。

这是剑指offer 系列四部曲中的最后一部，因为有些算法题目类别数量太少就汇总到了”其他“, 比如位运算、正则匹配等。第一部关于字符串和数组，第二部是栈、队列、链表和树， 第三部递归、回溯和动态规划。

python 学习笔记

主要介绍C++ 编程语言，面向对象中的封装、继承和多态； STL(Standard Template Library 标准模板库, string, list, map) 等函数；内存管理；指针。（持续更新中…） 多态（一

正式进入代码模板2-数据结构专题。

L1 和L2 既可以作为 loss function 也可以作为 reguarization，分别介绍了一下两者，最后介绍 overfitting 的概念。 As loss function loss function or error function 是用来衡量真实$y$ 和生成

常见的排序算法总结

数无形时少直觉。

降维分为以PCA为代表的线性降维和T-SNE为代表非线性降维。本文主要介绍这两种降维方式和代码实现，当然也会提及其他的降维算法比如LDA。