-算法 | 知乎問答精選

 



如何簡單形象又有趣地講解神經網絡是什麼?

【王小龍的回答(158票)】: 神經網絡很萌的! 0. 分類 神經網絡最重要的用途是分類,為了讓大家對分類有個直觀的認識,咱們先看幾個例子: 垃圾郵件識別:現在有一封電子郵件,把出現在裡面的所有詞彙提取出來,送進一個機器裡,機器需要判斷這封郵件是否是垃圾郵件。 疾病判斷:病人到醫院去做了一大堆肝功、尿檢測驗,把測驗結果送進一個機器裡,機器需要判斷這個病人是否得病,得的什麼病。...



中低頻交易中如何處理 aliasing?

【董可人的回答(19票)】: 首先要區分一下數據頻率(收集到的市場數據中的頻率)和交易頻率(交易策略下單的頻率),以下討論中提到的頻率是指數據頻率。真實信號裡有沒有高頻部分不是我們假設的,而是根據數據來的。 如果你的數據是日線 OHLC,數據本身就已經做過採樣過濾掉所有高頻的成分了,可以直接上時間序列分析。 如果你的數據是那種快照形式的 L1 或者 L2,要看數據是怎麼生成的。如果是...



SICP的中文版翻譯好不好?值不值得入手學習?

英文原版的很難買到,並且價格昂貴,所以希望入手一本中文版學習。 中文版: 計算機程序的構造和解釋 http://book.douban.com/subject/1148282/ 【Rio的回答(7票)】: 「英文原版的很難買到,並且價格昂貴,所以希望入手一本中文版學習。」 這本書英文原版可以全文在線閱讀啊?http://mitpress.mit.edu/sicp/full-text/book/book.html 【何世友的回答(5票)】: 翻譯的不錯。英文的你也可以像我一樣自己打印一本...



谷歌和百度的以圖找圖功能的原理是什麼?有沒有其他做的比較好的網站?

【李孟曉的回答(5票)】: 感知哈希算法( Perceptual?hash?algorithm?)。詳見: http://blog.csdn.net/yclzh0522/article/details/6914589 簡單來說就是先縮小圖片的尺寸,再通過比較每個像素的灰度相對值,生成一串數值,通過比較此數值來找出相似的圖片。 貌似應用這方面搜索圖片比較早的網站是http://Tineye.com。而且我用過Google / Baidu / Tineye搜同一張圖片,Tineye的搜索結果更多一些。比如連拍的...



搜索引擎技術目前互聯網領域綜合技術最複雜的技術了嗎?如果不是,那現在最複雜的計算機應用技術是什麼?

【大雄的回答(5票)】: 現有的狹義的全文搜索引擎在海量數據處理、分佈式、存儲、數據挖掘等技術上的難度可以說是最高的了。 但比如說在業務複雜性上肯定沒有企業級應用高,在圖形處理上肯定完全沒有建樹,在語法分析上面肯定沒有瀏覽器複雜…… 如果要說廣義的搜索引擎,呵呵,那就大了。 搜索引擎的本質是什麼? 對數據處理的基本操作只有四種:Create, Retrieval, Update, Delete。其中最複雜最重要的操作...



安卓手機的屏幕鎖有多少種形狀組合?

安卓手機的屏幕鎖是3*3的9點矩陣。相鄰的點可以用一條直線連接,但每個點不可以重複連接。如果必須連接4個點(含4個點)以上才是一個有效的形狀,一共有多少種形狀組合? 用組合數學的辦法可以解答嗎? 如果用軟件算法來解答,最佳算法是什麼? 【祝風翔的回答(30票)】: 啊哈~既然樓主不喜歡用窮舉的方法解決,我就用動態規劃的方法來做做吧。 這個題目最關鍵的一個限制條件是每個點只能經過一次,很容易就...



五個囚犯先後從100顆綠豆中抓綠豆。抓得最多和最少的人將被處死,不能交流,可以摸出剩下綠豆的數量,誰的存活幾率最大?

【周哥哥的回答(1751票)】: 謝邀。 這道題怎麼做,取決於我們如何從數學的角度理解題干中這句話: 「他們的原則是先求保命,再去多殺人」。 我的理解是: 每個人採取方案,使得剩下的人在採取最佳方案的時候,自己的存活概率最大; 如果有多種方案使得自己的存活概率最大且相同,則採取殺死人最多的方案; 假設我的理解正確,那麼,這道題將會有一個可怕的答案。 定義: 為第 個人取走的綠豆數,...



谷歌和百度的算法究竟有什麼不同?

從技術上而言,勿噴。 【蘇冉旭的回答(22票)】: 我暈。。。看來大家對百度積怨頗深啊。我從技術上就我所知回答一下這個問題吧(不含主觀色彩),順便糾正幾個廣泛流傳的謠言: 1. 谷歌的算法與百度的算法到底有什麼不同? 其實要完全回答這個問題,必須首先瞭解百度和Google各自的排序算法,據谷歌撤出中國時一位跳槽的谷歌技術專家說,瞭解Google排序算法的全球總人數加起來不超過20人(包括Larry Page在...



人類本身識別面部用的是什麼「算法」?

【Filestorm的回答(31票)】: 目前還不知道,神經生物學家和計算機科學家正在努力研究(包括我自己也在09年的時候做了半年研究,不敢說自己呆的那個實驗室是神經科學裡做人臉方面的no.1,但是前10應該沒啥懸念)。 目前看來,學術圈五年之內是沒有希望解答樓主的問題了。 唯一知道的是,opencv的實現(Haar feature+adaboost)跟人腦一點關係都沒有(LDA是通用矩陣分解算法,計算機做人臉識別跟這個都沒太大...



Google 如何管理龐大的搜索結果排序規則集合?

據微軟美國搜索技術中心的研究員說,現在Google的搜索結果排序是由大量人工干預形成的決策樹,而不是傳統的監督學習模型,這樣可以快速地調試和修正發現的badcase。google如何管理這些規則集合呢?或者說,google如何控制各個排序特徵對最終結果的影響? 【陳義的回答(25票)】: Google的production系統並沒有採用Machine Learning Rank方法,而是使用手工調整的模型。關於這個問題的最早討論可能出現在Kosm...