小编PRC*_*ube的帖子

我正在练习算法的复杂性,我认为以下所有代码在增长顺序方面都是二次的,但由于我需要增长的顺序作为N的函数,我认为这会改变一些事情而我不知道究竟是怎样的解决它.

int sum = 0;
    for(int n = N; n > 0; n/=2)
    for(int i = 0; i < n; i++)
    sum++

int sum = 0;
    for(int i = 1; i < N; i*=2)
    for(int j = 0; j < i; j++)
    sum++

int sum = 0;
    for(int i = 1; i < N; i*=2)
    for(int j = 0; j < N; j++)
    sum++

我试图理解这两种算法之间的区别以及它们在解决问题方面的区别.我看过算法和它们的内部.从其他已经有过经验的人那里听到会很好.特别是,我想知道他们在同一个问题上的行为方式如何.

谢谢.

我有关于NN的训练数据以及预期的输出。每个输入都是10维向量，并具有1个预期输出。我已经使用高斯对训练数据进行了归一化，但是由于它只有一维，所以我不知道如何对输出进行归一化。有任何想法吗？

例：

原始输入向量： -128.91，71.076，-100.75,4.2475，-98.811，77.219，4.4096，-15.382，-6.1477，-361.18

归一化输入向量： -0.6049、1.0412，-0.3731、0.4912，-0.3571、1.0918、0.4925、0.3296、0.4056，-2.5168

上述输入的原始预期输出为1183.6，但我不知道如何将其标准化。我是否应该将预期输出标准化为输入向量的一部分？