什么是 NP 完全问题？为什么在计算机科学中如此重要？

当我使用Theano或Tensorflow训练神经网络时，它们会在每个epoch报告一个名为“loss”的变量。 我应该如何解释这个变量？更高的损失值是好还是坏，或者它对神经网络最终的性能（准确性）意味着什么？

我正在尝试从头构建一个神经网络。 在所有AI文献中，一致认为应该将权重初始化为随机数，以便网络更快地收敛。 但为什么神经网络的初始权重要初始化为随机数呢？ 我曾在某处读到，这是为了“打破对称性”，使神经网络更快地学习。打破对称性如何使其学习更快？ 难道把权重初始化为0不是更好的想法吗？这...

期望最大化算法（Expectation Maximization，简称EM）是一种用于分类数据的概率方法。如果它不属于分类器，请纠正我。 这个EM技术的直观解释是什么？这里的“期望”是什么，什么被“最大化”了？

有一个大小为N x M的网格。一些单元格是被标记为'0'的小岛，其余的则是水域。每个水域单元格上都有一个数字，表示建造在该单元格上的桥梁的成本。你需要找到将所有岛屿连接起来所需的最小成本。如果两个单元格共享一条边或一个顶点，则它们相互连接。 可以使用什么算法来解决这个问题？如果N，M的值很小...

我使用 scipy.optimize 来最小化一个带有12个参数的函数。 我一段时间前开始了优化，目前仍在等待结果。 有没有一种方法可以强制 scipy.optimize 显示其进度（例如已完成多少，当前的最佳点是什么）？

根据SciPy文档，可以最小化具有多个变量的函数，但它并未说明如何优化这样的函数。from scipy.optimize import minimize from math import * def f(c): return sqrt((sin(pi/2) + sin(0) + sin(...

我了解Gradient Descent的作用。基本上，它通过沿着曲线缓慢下降来试图朝着局部最优解移动。我想要理解的是纯梯度下降和牛顿法之间的实际区别？ 从维基百科上我读到这样一句话：“牛顿法使用曲率信息来采取更直接的路线。” 这句话直观地意味着什么？

我目前正在使用CPLEX解决巨大的优化模型（超过100k个变量），现在我想看看是否能找到一个开源替代方案。我解决混合整数问题（MILP），CPLEX效果很好，但如果我们要进行扩展，它非常昂贵，因此我真的需要找到替代方案或开始编写自己的特定优化库（这将是痛苦的）。 非常感谢任何建议/见解。

方法一： C(n,r) = n!/(n-r)!r! 方法二： 在书籍 《组合算法》(Combinatorial Algorithms) 作者Wilf 中，我发现了这个: C(n,r)可以写成C(n-1,r) + C(n-1,r-1)。 例如：C(7,4) = C(6,4) + C(6,3)...