清华大学博士讲解Python数据结构与算法

时间: 2023-11-19 14:49:23 浏览: 55
清华大学博士讲解Python数据结构与算法是一门课程,通过这门课程可以学习到算法的概念、时间复杂度、空间复杂度以及递归等内容。这门课程由赵普明博士主讲,他是清华大学计算机系的毕业生,从事软件开发行业近10年,对Python编程有丰富的经验。 通过学习这门课程,你可以掌握到Python数据结构与算法的精要。这门课程可以帮助你快速原型构建和解决问题,同时也为你提供了一个交流、学习的平台。
相关问题

熊岳山-数据结构与算法

熊岳山是一个非常著名的数据结构与算法学习资源,它是由清华大学计算机系的老师和学生共同开发的。熊岳山提供了包括课程教材、题目、视频讲解等丰富的学习内容,帮助学习者系统地学习和掌握数据结构与算法的知识。 在熊岳山上,你可以通过阅读教材来理解数据结构与算法的基本概念和原理。同时,熊岳山还提供了大量的习题,帮助你巩固所学的知识,并提供了详细的解析和答案。 此外,熊岳山还有许多视频讲解,通过实例演示和讲解,帮助学习者更好地理解和应用数据结构与算法。这些视频讲解覆盖了各个知识点,并提供了丰富的实例,帮助学习者更好地掌握相关知识。 总之,熊岳山是一个非常好的数据结构与算法学习资源,无论是初学者还是有一定基础的学习者都可以从中受益。它提供了丰富的学习内容和资源,帮助学习者系统地学习和掌握数据结构与算法的知识。

数据结构与算法基础(青岛大学)

数据结构与算法基础是青岛大学的一个课程,该课程的教学视频可以在Bilibili上观看。视频的链接是。此外,课程还推荐了一本配套的书籍《数据结构 C语言版 第2版严蔚敏/清华大学》。如果你想深入学习该课程,可以通过该链接下载书籍。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [数据结构与算法基础-青岛大学-王卓](https://blog.csdn.net/weixin_45433031/article/details/128307330)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [数据结构与算法基础(青岛大学-王卓)](https://blog.csdn.net/weixin_47312141/article/details/108908378)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [数据结构与算法基础](https://blog.csdn.net/m0_60666279/article/details/127614953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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