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将特征通过线性变换再通过sigmoid函数得到了对应预测值0或1.如果我们从另一个角度看，把整个sigmoid看成预测成1的概率，那么也是一样的表达式，因为z小于0时预测为1的概率很小；由于1-P（y=1）=P(y=0)即非1即0的概率之和为1，那么为0 的概率就是1减去sigmoid函数我们的目标是这个概率应该最大化，

1梯度下降法是求解机器学习模型最常用的方法之一，下面关于梯度下降方法错误的是A梯度下降法可分为批量梯度下降法、小批量梯度下降法、随机梯度下降法B梯度下降法用来求解最小值，梯度提升法用来求解最大值C梯度下降法有很多优化方法，常用的有Adagrad、RMSprop、AdamD小批量梯度下降法、随机梯度下降法求解可能是局部最优，但批量梯度下降法一定是全局最优解 批量梯度下降法 BGD 使用全部训练数据计算梯度： 每次迭代时，计算损失函数对参数的梯度需要用到整个训练集的所有样本。例如，如果有10,000个样本，每次更新参数时都会基于这10,000个样本的平均梯度。 优点：梯度方向稳定，收敛到全局最优解（对于凸函数）。 缺点：计算开销大，尤其是数据量很大时，每次迭代都需要遍历全部数据。 关键点： BGD 的“批量”是指全部训练数据，而不是“一个批次”（后者是小批量梯度下降的概念）。 小批量梯度下降（Mini-batch GD）的定义 Mini-batch GD 使用一个批次的子集数据计算梯度： 每次迭代随机选取一小部分样本（如32、64、128个）计算梯度。例如，10,000个样本可能被分成多 ...

无法使用哈希表组合的方式，因为子串T中可能存在重复元素

使用栈，遇到左括号，入栈，遇到右括号，出栈顶元素与之匹配，若是匹配的左括号，则继续，否则return false，如果栈没有元素也是false；最后判断栈是否为空，不空为false

技巧题 12345678910111213141516171819## 代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可## pick candy# @param arr int整型一维数组 the array# @return int整型#class Solution: def candy(self , arr: List[int]) -> int: res = [1 for i in range(len(arr))] for i in range(len(arr)-1): if arr[i]<arr[i+1]: # 如果右边大，则调整为左边的加1 res[i+1]=res[i]+1 for i in range(len(arr)-1)[::-1]: if arr[i]>arr[i+1] and res[i]<=res[i+1]: # 如果左边大，但是分配的不够，则更新 res[i]=r ...

想法1：两个指针到达两个链表末尾，然后不断向前直到不相同的结点，缺点：单向链表做不到向前想法2：暴力法，比较两个链表两两成对的地址是否一致，Python可以比较id，缺点：复杂度为O（n^2）想法3：改进想法1，使用栈存储遍历过的节点，不断出栈，缺点：空间复杂度为O（n）双指针法：想法4：参照题解，遍历完链表后从另一个链表继续遍历，直到两个指针相遇，缺点：难想到；两个链表长度不同时，无法第一次就在共同部分的同一位置遇见；当长度相同时，速度极快，且最优想法5：先计算长度差，再领先长度差遍历直到遇见

BM49 表达式求值 双栈法中缀转后缀（逆波兰表达式）为什么括号不入栈：如果入栈，当只有加号和一个运算符，如(1+2)*3，就会无法判定运算栈为空，直接出错

矩阵求逆np.linalg.inv 矩阵乘法@，matmult 保留小数位数导致的答案错误123np.round()res = [round(r,1)for r in res] 点积： np.dot,当都是一维行向量自动处理元素取出 明确知道是 0 维 → arr.item() 明确知道是 1 维 → arr[0] arr.item() 不确定维度时 → np.ravel(arr)[0] # 展平后取第一个元素

在 SQL 中，合理的换行格式可以提高代码的可读性和维护性。以下是推荐的 SQL 换行格式规范，适用于大多数数据库（MySQL、PostgreSQL、SQL Server、ClickHouse 等）： 📜 SQL 换行格式规范1. 子句分行每个主要子句（SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY 等）单独一行： 123456789101112SELECTcolumn1,column2FROMtable_nameWHEREcondition1AND condition2GROUP BYcolumn1ORDER BYcolumn2; 2. 多列分行查询多列时，每列单独一行并缩进： 1234567SELECTuser_id,username,email,created_atFROMusers; 3. JOIN 语句JOIN 和 ON 条件分行对齐： 12345678SELECTu.user_id,o.order_idFROMusers uJOINorders oON u.user_id = o.user_id; 4. WHERE 条件多条件时，每个条件一行，逻辑运算 ...

比右不比左，因为除法取整在只有两个元素时，会取到左边的元素，会导致判断取等，但是如果和右边在左右区间相差一就不会出现这种情况，而是继续操作直到区间端点相等 在元素值相等但是区间没有缩减应该如何？缩减右区间端点值，因为此时left<right，缩减右边既不会错过最小值，因为mid和right的值相等；也不会导致区间出错，最多left=right-1时，right-=1后，left=right 为什么left = mid+1？如果不这样，当left+1=right时，mid会等于left，导致left=mid陷入死循环；而nums[mid]> nums[right]保证了mid=left不会是最小的，还有right比它更小