Volume是聲音訊號本身的大小聲，loudness是人耳感知到的大小聲。 人類的聽覺系統，對於相同音量、不同頻率的聲音，聽到的是不同響度的聲音。 根據傅立葉級數，原訊號可以看成一群簡諧波疊加。 也就是說，高頻簡諧波被大量刪除，其餘簡諧波的頻率都會變動一點點。 根據「傅立葉級數」，任意數列皆可拆解成不同頻率的簡諧波。 因此有人認為，反向操作，疊加各種頻率的簡諧波，可以生成各種聲音。
想像一下，美國 NASA 超級電腦需要執行 演算法意思2023 1 秒的程式，拿到我們家裡電腦執行可能需要 100 秒。 而同樣的程式，用 C 語言寫跟用 Python 寫也跑的不一樣快。 因為電腦效能和語言特性的都會造成影響，因此用執行時間來衡量演算法的快慢顯然不是個穩定的指標。
演算法意思: 使用Python進行資料分析系列 第
如果距離超過了自訂臨界值，找不足K個鄰居，就替該點創造一個新的群集。 計算每一個點到已設定的群集中心的最短距離，以最短距離的n次方作為機率大小，決定下一個群集中心。 所有數據進行分組，相似數據歸類於同一組，一筆數據只屬於某一組，每一組稱作一個「群集Cluster」。 演算法意思2023 透過自我認證計畫，可以讓創作者為自己的影片內容評分。
他在兩次測量之間前行的距離（與測量頻率成正比）是演算法的學習速率。 參見限制一節中對此類型「爬山」演算法的限制的討論。 演算法是電腦處理資訊的本質，因為電腦程式本質上是一個演算法來告訴電腦確切的步驟來執行一個指定的任務，如計算職工的薪水或列印學生的成績單。 一般地，當演算法在處理資訊時，會從輸入裝置或數據的儲存地址讀取數據，把結果寫入輸出裝置或某個儲存地址供以後再呼叫。 類比退火是解決全域最佳化問題的另一個可能選擇。 它是通過一個解在搜尋空間的隨機變動尋找最佳點的方法：如果某一階段的隨機變動增加適應度，則總是被接受，而降低適應度的隨機變動根據一定的概率被有選擇的接受。
演算法意思: 数据挖掘之一——M5P树状回归演算法
準確來說，分界線到兩類數據的最短距離均等、最短距離越大越好。 所有輸入乘上權重、相加起來，經過unit step 演算法意思 function，最後輸出0或1（也有人輸出-1或+1）。 這就是為什麼使用這種誤差設定方式、使用Gradient Descent的原因。 如此一來，統計誤差，只需數值運算、無需邏輯運算。
用自然語言－即係好似廣東話等日常講嘢用嘅語言－寫嘅符號（虛擬碼）對一般人嚟講易明，但就好多時都會有歧義嘅問題，而且電腦唔會識睇。 程式語言（programming language）係專門為咗俾人用嚟同電腦溝通而設嘅特殊語言，電腦會睇得明，所以演算法好多時都會用程式語言嚟定義[18]。 在大部分的情況下，演算法可以在多項式時間內處理問題，而能夠在多項式時間內解決問題的演算法，也被認為是相對有效的演算法。
演算法意思: ## 3.2 描述性统计分析
假設你今天心血來潮，想要重看經典電影名著《鐵達尼號》。 你有兩個方法：(1) 走到離你家最近的租片店，租片來回需要花 25 分鐘。 (2) 從網路上下載檔案，一部需要花 20 分鐘。 兩者花的時間差距不大，但你可能會先選擇從網路下載。
- 下圖是x1和x2和f(x1,x2)算出來的結果，右圖是x軸和y軸是x1和x2，z軸是f(x1,x2)的值；左圖x軸和y軸是x1和x2，上面的線是等高線。
- 反向傳播演算法的目的是找到一組能最大限度地減小誤差的權重。
- 它可以按照元素值的大小序次，一一將最小值、第二小值等等的元素排入序列中的正確索引位置內。
- 參考純函數資料結構（purely functional data structures）。
- 但是我們可以假定我們已經知道最小生成樹的樹根是哪個點，如此就不必顧慮例外了。
我們從上面兩段程式碼可以觀察，所謂「步驟次數」通常會以一段程式碼中迴圈執行的次數決定（先不考慮遞迴狀況，因為這部分太複雜）。 假如今天是從 1 迭代到 n 的迴圈，代表步驟次數 n。 同樣的如果是一個 n 迴圈裡面再包一個 n 迴圈，代表他的步驟次數就是 n²。 而如果整段程式碼都沒有用到迴圈或遞迴，則步驟次數通常以 1 表示。 首先，我們要先來小小定義一下在程式設計中的「步驟次數」是指什麼。 通常在程式碼中，每個動作只要被執行一次，我們就會說他是一個步驟，而這些動作包含印出、賦值、陣列讀取等等。
演算法意思: 算法步骤
這裡所謂數字的俘虜，其實更廣義地說便是，不加反思地接受了演算法或隱或顯地餵給我們的資訊。 數學上，在 n 相當相當大的時候，我們在比較兩個數的大小時可以只比較他們的最高次方。 因此在記錄時間複雜度時，我們同樣地會只記錄最高次方的那一項。 但實務上，當我們要將步驟次數轉換成以大 O 符號紀錄的時間複雜度時，有一個很重要的原則，也就是要「儘可能化簡」。 而如果選擇從網路上下載電影，很明顯的你輸入 n 個電影需求，拿到電影的時間就會隨著 n 成倍數成長。 此時，我們會用大 O 符號把 T(n) 記為 O(n)。
我們用三個二次規畫的問題 (G1, G7, G9) 進行測試。 令人意外的是，傳統爬山演算法 HC 的表現其實相當好，HCJ 只在 G1 上表現得明顯比爬山演算法好，在 G9 上則只有稍微好一點點，但在 G7 上則反而比較差。 原則上是有可能小心地構建出不會修改資料（除非資料不再會被使用）的原地演算法的，但是這在實踐中非常罕見。 參考純函數資料結構（purely functional data structures）。
演算法意思: 模型树/ Model tree
不滿足「原地」原則的演算法也被稱為非原地（not-in-place）演算法或異地（out-of-place）演算法。 K-平均起源於訊號處理領域，並且現在也能在這一領域找到應用。 例如在電腦圖學中，色彩量化的任務，就是要把一張圖像的色彩範圍減少到一個固定的數目k上來。 K-平均演算法就能很容易地被用來處理這一任務，並得到不錯的結果。
大多數時候，我們無法光從虛擬碼和流程圖徹底理解演算法，就如同我們無法光從數學公式徹底理解數學概念。 想要理解演算法，通常還是得藉由文字、圖片的輔助說明。 打開電腦裡的任何一份文件，用滑鼠捲動一下文件畫面，眼睛都還沒眨一下，正確畫面馬上就呈現在螢幕上了。
演算法意思: 反演
標準演算法的目標函數是組內平方和（WCSS），而且按照「最小平方和」來分配觀測，確實是等價於按照最小歐氏距離來分配觀測的。 如果使用不同的距離函數來代替（平方）歐氏距離，可能使得演算法無法收斂。 然而，使用不同的距離函數，也能得到k-平均聚類的其他變體，如球體k-平均演算法和k-中心點演算法。 演算法意思2023 从图7可以看到, 当D0在0~1.5的范围内变化时, DFR(X-Ku)的变化不明显, DFR(W-Ku)的变化最显著, DFR(K-Ku)则介于二者之间。 如果能够获取K波段雷达或W波段雷达与GPM-CO DPR的匹配数据, 则可以为反演雨滴谱时出现的双值问题提供一个可靠性更高的判断依据。
因此，經常被用來作為各種最佳化演算法的比較基準。 但是，由於爬山演算法只尋找鄰近的點進行比較，而且不允許向較差的方向行走，這使得爬山演算法很容易落入山谷區而無法跳出。 K-平均聚類（尤其是使用如Lloyd's演算法的啟發式方法的聚類）即使是在巨大的資料集上也非常容易部署實施。 正因為如此，它在很多領域都得到成功的應用，如市場劃分、機器視覺、 地質統計學[17]、天文學和農業等。 它經常作為其他演算法的預處理步驟，比如要找到一個初始設定。 這一演算法經常被描述為「把觀測按照距離分配到最近的聚類」。
演算法意思: R 語言使用者的 Python 學習筆記系列 第
一個演算法既可能會，也可能不會將輸出算入其整體的空間占用中。 這是由於原地演算法通常會直接使用輸出來覆蓋輸入，因此不需要額外的空間。 當把輸入寫入到僅允許寫入的記憶體或流當中時，只考慮演算法執行過程中的空間開銷可能更恰當一些。
通過平行計算實現基因演算法一般有兩種，一種是所謂粗糙並列基因演算法，即一個計算單元包含一個種群；而另一種是所謂精細並列基因演算法，每一個計算單元處理一個染色體個體。 而演算法的設計目的，是為了讓觀眾、使用者能夠輕易的找到自己想看，而且「願意持續觀看」的內容。 影片的封面、標題、被觀看的長度、觀眾參與度、滿意度、觀眾過去搜尋的內容等，都是演算法會考慮的因素。 演算法意思 因此，當YouTube的觀眾與使用者喜愛的內容改變時，演算法就會跟著調整。
演算法意思: 问题形式
因此，下山的道路是看不见的，所以他必须利用局部信息来找到极小值。 他可以使用梯度下降法，该方法涉及到察看在他当前位置山的陡峭程度，然后沿着负陡度（即下坡）最大的方向前进。 如果他要找到山顶（即极大值）的话，他需要沿着正陡度（即上坡）最大的方向前进。 不过，要假设山的陡度不能通过简单地观察得到，而需要复杂的工具测量，而这个工具此人恰好有。 需要相当长的一段时间用仪器测量山的陡峭度，因此如果他想在日落之前下山，就需要最小化仪器的使用率。 问题就在于怎样选取他测量山的陡峭度的频率才不致偏离路线。
在计算伪随机数时假如使用的开始值不变的话，那么伪随机数的数序也不变。 伪随机数的随机性可以用它的统计特性来衡量，其主要特征是每个数出现的可能性和它出现时与数序中其它数的关系。 伪随机数的优点是它的计算比较简单，而且只使用少数数值很难推算出计算它的算法。
演算法意思: 算法时间复杂度
大O符號經常被誤用：有的作者可能會使用大O符號表達大Θ符號的含義。 因此在看到大O符號時應首先確定其是否為誤用。 找權重最小的聯外邊，以得到最小生成樹；當權重一樣小，則找索引值最小的聯外邊，以避免聯外邊形成環。 聯外邊的索引值，可以改成聯外邊的兩端點索引值。 飞机，汽车，电视，手机，卫星，工厂和机器人等等事物中都有这个算法的身影。
用白話文說起來，就是指『設定一套解決一個問題的固定流程』。 而這個流程會用一些數學符號表示，並再用程式實作出來， 所以一個好的演算法跟一個壞的演算法比起來， 能用更有效率、更少資源來解決一個相同的問題。 前天說過如何利用算時間複雜度（Time Complexity）來檢測程式的效率，那今天就來介紹演算法（algorithm），但如果只是直接講解演算法定義，那肯定是很無聊，也不好懂。 演算法由三個部分組成：輸入、計算步驟、輸出。
