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运筹学之"名词解释"
1.转移概率 转移概率是指某个销售者保持,获得或失去消费者的概率 2.阶石法中的改进指数 阶石法中的改进指数是指循着改进路线,当货物的运输量作为一个单位发生变化时,会引起总运输费用的改变 3.相关关系 相关关系是指不确定性关系,通过资料可以确认变量之间的因果关系,但因为变量软件构造复习——面向对象的编程
对象、类、属性、方法 说明 类变量和类方法与一个类相关联，并且每个类出现一次。 使用它们不需要创建对象。 实例方法和变量在类的每个实例中出现一次。实例⽅法也叫做对象⽅法。 类⽅法是属于整个类的，⽽实例⽅法是属于类的某个对象的。 由于类⽅法是属于整个类的，并不属于类的哪强化学习：关于随机策略梯度法中的损失定义
还是采用神经网络用于状态和行为概率的非线性拟合 1、随机策略梯度算法回顾 如上图，迭代公式定义为新=旧+alpha*吃惊程度。所谓的吃惊程度是指，根据当前策略依概率选择了一个行为，虽然这个行为概率较小，但”-log"之后很大，这时候反馈回了一个奖励vt，表明这个小概率行为让决策人很单循环直接选择排序算法
单循环选择排序法： 一．（1）原理介绍：创建一个for循环，此循环是一个循环次数逐渐减少的循环，它的优点是不用循环嵌套也能自主多次循环。通过此for循环模拟经典直接选择排序法中的内循环。 （2）经典直接选择选择排序法中的外循环实际上就是一个计数器，我们在一个循环里就可以做到，而不必另外再外超参数（Hyperparameter）
什么是超参数？ 机器学习模型中一般有两类参数：一类需要从数据中学习和估计得到，称为模型参数（Parameter）---即模型本身的参数。比如，线性回归直线的加权系数（斜率）及其偏差项（截距）都是模型参数。还有一类则是机器学习算法中的调优参数（tuning parameters），需要人为设定，称为超参数（Hyperparameter如何选择梯度下降法中的学习速率α（Gradient Descent Alpha）
梯度下降算法的任务是寻找参数θ，使之能够最小化损失函数。 那么梯度下降法中的学习速率α应该如何选择呢？通常我们画出损失函数随迭代次数增加而变化的曲线。 可能会得到如下的一条曲线，x轴表示迭代次数，y轴表示梯度下降算法迭代相应次数之后算出的损失函数值。 可以看到，当迭代代码精进之路读后感（四）
继续读代码精进之路，感觉没看一篇都是一点点提升，第四篇是复盘了一下苹果那个多一行goto的bug，没啥，我直接跳到了第五篇 第五篇讲的是如何给你的代码起一个好的名字，这个嘛，中国人讲究人如其名，就比如我的名字，一看就知道我是又帅又有文采的人，此处禁止反驳 为什么要命名规范呢，举个例子，假设