几何概率：与构成事件的长、面积、体积 成比例；

几何概率特点：基本事件 的无限性（抽象）、等可能性；

古典概型特点：基本事件 的有限性（具象）、等可能性；

计算机理解图像的信息。模拟人类视觉的优越能力。

类内物体的外观差异。

图表示计算任务，tensor表示张量。

最大熵模型：

排序算法的稳定性：将原有相等键值的记录维持相对次序。

少用加号

数据组织方式

一组数据如何保存 数据结构

抽象数据类型：确定数据组织形式，数据上的一组操作，只有相应的接口。

不会进行函数调用的步骤才叫做基本步骤。

算法时间复杂度：描述算法时间的多少

步长定义

good 重点内容

秩 铺垫

要点总结

上确界：M=supE

下确界：M=infE

向量组的秩

所有等价线性无关组含有的向量个数相等

建立一个基类：

强化学习和生成式对抗网络

强化学习：机器学习分支；自行解决决策问题，并且能够强化连续决策；

组成部分：

1、代理；

2、环境；

3、行动；

4、奖励；

学习任务：

1、篇幅型；

有间断

2、永久型；

没有间断

学习方式：

value baed

写出一个value function，这个value function可以告诉我们每一步的未来rewards会有多大；

policy based

在这里我们希望最优化一个policy function而不是一个value funtion；

有两种policy可以选择：

Deterministic：相同state下，永远给出相同的action。简单来讲就是每次在同样的情况下作出一样的选择；

Stochastic：给出一个所有action的可能性的distribution，意思是选择具有随机性，在某些对抗性游戏中，随机决策是必须的；

GAN

生成模型；判别模型；

分类：

1、根据当前数据得到一个数据分布：数据回归；

2、根据当前的数据生成一个新的图片；

用途：

1、补缺数据；

2、数据是否符合生成的规律；

3、

最大似然机构：

生成对抗模型：

要求：必须是可导的：

DCGAN：反卷积，

由低维到达高维的；

风格转移：

循环机构，

使用空洞卷积代替空间金字塔