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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买完电脑（组装机），让装机的朋友把系统安装好，磁盘分区分成5个分区。当时用的XP，系统盘就留了20G，想着软件放D盘，其他放E、F、G就可以了。 结果系统一路升级，vista还没用两天，又升到win7，一路到win10系统了。20G的系统盘就尴尬了。看看下图吧： 装完系统，C盘就满了，打开几个网页就一直提示系统盘存储已满。系统分区C盘太小了，如果重新分区，怎…
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…
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…
在搜索引擎上输入“关闭朋友圈”，你可以看到很多心得体会。UC上也有一篇文章介绍的是作者从三年前天天刷朋友圈，到三年后 最终关闭了微信朋友圈。 作者最后一句总结：关闭朋友圈的20天后，我已经习惯了没有朋友圈的日子，而且，我永远不会再开启它。 中国青年报社会调查中心对2000名受访者进行了相关调查，调查显示，有高达35.8%的受访者想要关闭朋友圈，其中19.7%…
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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