给定三个点（1，4）、（2，3）、（2，5），计算他们的欧氏距离最小值是（B）
A、1 B、1.4 C、0 D、2
欧式距离也称欧几里得距离，是最常见的距离度量，衡量的是多维空间中两个点之间的 绝对距离 。
以古希腊数学家欧几里得命名的距离，也就是我们直观的两点之间直线最短的直线距离。
欧氏距离定义： 欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在m维空间中两个点之间的真实距离。
在二维和三维空间中的欧式距离的就是两点之间的距离，二维的公式是：
三维的公式是：
推广到n维空间，欧式距离的公式是：
n维欧氏空间是一个点集，它的每个点可以表示为(x(1), x(2), …, x(n))，其中x(i)(i=1,2…n)是实数称为x的第i个坐标，两个点x和y之间的距离d(x, y)定义为上面的公式。
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激活函数需要具备的属性： 非线性： 几乎处处可微： 计算简单： 非饱和性（saturation）： 单调性（monotonic）： 输出范围有限： 接近恒等变换（identity）： 参数少： 神经网络中激活函数的真正意义?一个激活函数需要具有哪些必要的属性?还有哪些属性是好的属性但不必要的? 非线性：即导数不是常数。这个条件是多层神经网络的基础，保证多层网…
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击“网络和共享中心”，然后在左侧窗格中单击“更改高级共享设置”启用网络发现，可是保存修改后，再打开发现仍然是关闭网络发现。笔者经过多次尝试找到解决方法，希望对大家有所帮助。
深度学习中最重要的超参数：学习率 什么是学习率 学习率就是SGD算法中的ϵk[^23]： 学习率决定了在每步参数更新中，模型参数有多大程度（或多快、多大步长）的调整[^24]。在之前，学习率是一个固定的数ϵ，这时候学习率是超参数。后来实践中发现，逐渐减少学习率是必要的[^26]，也就是学习率schedule ϵ1,…,ϵk，这时候，学习率在一定程度…
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原码，反码，补码，都为二进制数 0为正，1为负 原码=符号位+原值 反码=原码的符号位不变+原值全部取反 补码=反码+1 例题1：已知原码求反码与补码 例如 令x的原码为10110100，求其补码与反码？ 原码：10110100 反码：11001011 补码：11001100 补码=符号位不变+原数值 反码=补码-1 原码=反码的符号位不变+原数值全部取反 …
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评论列表（3条）
深度学习中的“深度”是指:指（B）
A. 计算机理解深度
B. 中间神经元网络的层次很多
C. 计算机的求解更加精确
D. 计算机对问题的处理更加灵活
用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。C
A. 优化函数
B. 梯度下降
C. 损失函数
D. 反向传播
sigmoid 导数为 （D）。
A. f（z）
B. f(1-z)
C. f(1+z)f(1-z)
D. f(z)(1-f(z))
机器学习项目的完整流程：①数学建模、②获取数据、③数据预处理、④特征工程、⑤模型的选择、⑥模型训练、⑦模型调优、⑧模型评价、⑨模型融合、⑩上线