1.1-5
Pregunta original:
Proporcione un problema de la vida real en el que solo funcionará la mejor solución. Luego proporcione un problema para el cual una solución que sea aproximadamente óptima también sea suficientemente buena.
Respuesta:
La forma más sencilla de encontrar la mejor solución al único problema es encontrar el primer lugar, que debe reunir las mejores condiciones.
Para problemas de solución aproximada como el aprendizaje automático o las redes neuronales, muchas veces sólo es necesario encontrar la solución óptima aproximada o la solución óptima local.
Además, el aprendizaje automático y las redes neuronales son especiales. En muchos casos, las soluciones que parecen ser óptimas localmente (aquí se refiere a soluciones con pequeños resultados de función de error) a menudo funcionan muy bien.
1.2-1 (Pregunta abierta)
Pregunta original:
Dé un ejemplo de una aplicación que requiera contenido algorítmico en la capa de aplicación y analice el diseño función del algoritmo.
Respuesta:
No entiendo muy bien el significado de la capa de aplicación aquí. ¿Quizás se refiere a la capa de aplicación en la red? Entonces el teléfono tendrá reconocimiento de gestos, lo que requiere un algoritmo que coincida con sus gestos. Se puede utilizar algún tipo de clasificador, que es un algoritmo para clasificar cosas, como varios algoritmos de aprendizaje automático.
1.2-2
Pregunta original:
Supongamos que estamos comparando la implementación de ordenación por inserción y ordenación por fusión en la misma máquina, para una entrada de tamaño n. Humano, la clasificación por inserción ejecuta 8n 2 pasos, mientras que la clasificación por fusión ejecuta 64nlog 2 n pasos. ¿Para qué valores de n la ordenación por inserción es mejor que la ordenación por fusión?
Respuesta:
1lt;=nlt;=43 horas. 8x43 2 = 14792 lt; 64x43 registro 2 43 = 14933; 8x44 2 = 15488 gt;