题面 给定一棵树，点有点权，其中这棵树满足除了权值最小的点外，每个点都有一个权值比它小的点与它相邻。 要求你重新构建这棵树，使得代价最小。计算代价的方法如下： 现在规定： 一个点的代价为：\(\text{deg}_u \times a_u\)，其中 \(\text{deg}_u\) 表示点 \(u\) 的度数，即与 \(u\) 直接相连
设有 NN 堆石子排成一排，其编号为 1，2，3，…，N1，2，3，…，N。 每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这 NN 堆石子合并成为一堆。 每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总代价也
结论1：矩阵$B$能被得到当且仅当满足以下条件—— 1.$\forall i\ge 2,\sum_{j=1}^{W}(-1)^{i+j}A_{i,j}=\sum_{j=1}^{W}(-1)^{i+j}B_{i,j}$ 2.$\forall j\ge 2,\sum_{i=1}^{H}(-1)^{i+j}A_{i,j}=\sum_{i=1}^{H}(-1)^{i+j}B_{i,j}$ 必要性：每一次操作均不会改变上述值，因此显然成立 充
今天是第二部分——单变量线性回归，即监督学习中基于单个特征输入的线性回归算法。该部分主要了解的内容是单变量线性回归算法的模型表示，损失函数以及用于求解的梯度下降方法，这实际上也展示了一个完整的监督学习过程。 1、Model Representation 在了解模型表示
梯度下降法 神经网络是怎样学习的？ 算法会调整权重和偏差值，训练好后我们可以给更多它未见过的图像进行测试 将每个输出激活值，与想要的值之间的差的平方加起来，称之为训练单个样本的“代价” 注意下，网络能对图像进行正确的分类时，这个平分和就比较小，如果网络找不着点，这个平分
时间：2022-02-05 22:30-24:00 地址：竞赛 - 力扣 (LeetCode) 结局： 5984. 拆分数位后四位数字的最小和 难度：简单 给你一个四位 正 整数 num 。请你使用 num 中的 数位 ，将 num 拆成两个新的整数 new1 和 new2 。new1 和 new2 中可以有 前导 0 ，且 num 中 所
上一篇：【机器学习】线性回归（超详细） 目录 逻辑回归的假设函数 决策边界 代价函数 正则化 过拟合的问题 正则化之后的代价函数 正则化线性回归的实现（逻辑回归同理） 逻辑回归属于监督学习里的分类问题，所谓“分类”，指的是：因变量y取值为离散的情况，一般取值为0或1.这决定了逻辑回
题意： 给定数组 \(a_i\)，选每个数有代价 \(c_i\)。在数组中选若干个互质的数，求最小代价。 最小代价互质组 \(1\le n \le 300\) 思路： \(mp[g]\) 记录使得公因子为 \(g\) 的最小代价。数值比较离散所以开map记录。然后直接dp即可。 const int N = 310; int n, a[N], c[N]; map<int, in
题目链接 A 直接计算。 B 直接枚举。 C 直接前缀和。 D 容易发现选择的九宫格重心一定只会在已有糖果的外围一圈（即与当前格子八连通的格子）。 unordered_map 即可。 代码链接：https://paste.ubuntu.com/p/GxstzCZMxC/ E 设 \(f_i\) 为到 \(i\) 且必选 \(i\) 的最大价值。 转移：\(f_i=
282. 石子合并 设有 N 堆石子排成一排，其编号为 1，2，3，…，N。 每堆石子有一定的质量，可以用一个整数来描述，现在要将这 N 堆石子合并成为一堆。 每次只能合并相邻的两堆，合并的代价为这两堆石子的质量之和，合并后与这两堆石子相邻的石子将和新堆相邻，合并时由于选择的顺序不同，合并的总
A*寻路算法 引入 假设你身处一座迷宫，要从起点穿过障碍到达终点，像上图一样，想要快速找到一条最短路径该如何做呢？ DFS？显然太耗时间。BFS？有太多点不必遍历。 所以，我们可以引入A*算法来解决这一问题。 概述 A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许
1.问题描述 群友提出问题，表里有两个列c1、c2，分别为INT、VARCHAR类型，且分别创建了unique key。 SQL查询的条件是 WHERE c1 = ? AND c2 = ?，用EXPLAIN查看执行计划，发现优化器优先选择了VARCHAR类型的c2列索引。 他表示很不理解，难道不应该选择看起来代价更小的INT类型的c1列吗？ 2.问题
题目大意 给定一张无向图，需要消耗代价才能使一条边被【数据删除】，求使这张图不连通的最小代价。 一看就是最小割的应用啊。。。 从 \(u\) 到 \(v\)，边权为 \(w\) 的边，建两条：一条从 \(u\) 到 \(v\) ，边权为 \(w\)，另一条从 \(v\) 到 \(u\)，边权也为 \(w\)。 然后直接跑 \(\rm Dinic\)
一、回归算法 • 回归算法是一种 有监督 算法 • 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用于构建一个模型来做特征向量到标签的映射。在算法的学习过程中，试图寻找一个模型，最大程度拟合训练数据。 • 回归算法在使用时，接收一个n维度特征向量，输出一个 连续 的数据值 二、
题目如下 给定两个字符串str1和str2，再给定三个整数ic，dc和rc，分别代表插入、删除和替换一个字符的代价，请输出将str1编辑成str2的最小代价。 输入：“abc”,“adc”,5,3,2 输出：2 解题代码 #include<iostream> #include<string> #include<vector> using namespace std; int minEdi
这里是一些对我有点启发的题。 LOJ576 签到游戏 这个问区间和求出每个数的东西看起来就很奇怪，于是我们做转化： 问区间，相当于知道某些前缀和的差 如果我们问区间 \((l, r)\)，那么我们可以让边表示已知关系，连一条 \(l - 1 \leftrightarrow r\) 的边，边权为问区间 \((l, r)\) 的代价。
这道题出自LeetCode，题目如下： 数轴上放置了一些筹码，每个筹码的位置存在数组 chips 当中。 你可以对 任何筹码 执行下面两种操作之一（不限操作次数，0 次也可以）： 将第 i 个筹码向左或者右移动 2 个单位，代价为 0。 将第 i 个筹码向左或者右移动 1 个单位，代价为 1。 最开始的时候，同一位置
逻辑回归的代价函数2.3-吴恩达老师课程 逻辑回归的代价函数（也翻译作成本函数）。 为什么需要代价函数： 代价函数是衡量我们训练的模型的好坏程度。 为了训练逻辑回归模型的参数 w w w和
题目链接 思路： 只能往上和右走（直角坐标系y轴关于x轴对称下来，然后x和y调换下位置），所以总共走的路长只有2*n 由于每个a[i]代表的是在下一次转向前每走一步的花费，所以可以考虑贪心 只要找到最小的每步代价，将前面的都置为一步，剩下的用最小代价走完，所得的总代价即为答案 枚举每一个a
详解神经网络的前向传播和反向传播本篇博客是对Michael Nielsen所著的《Neural Network and Deep Learning》第2章内容的解读，有兴趣的朋友可以直接阅读原文Neural Network and Deep Learning。 对神经网络有些了解的人可能都知道，神经网络其实就是一个输入XX到输出YY的映射函数
代价函数、损失函数、目标函数区别
2.1 模型表示 h (x)=θ0 + θ1x 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设 2.2 代价函数 代价函数 J ( θ 0
（一）决策边界 1、Logistic回归函数（也叫sigmoid函数）中hc塔(x)的值是：给定x和参数C塔时y=1的估计概率。 如果这个值>=0.5，我们最终预测y=1； 如果这个值<0.5，我们最终预测y=0。 也就是说： 如果z(C塔x)大于0，最终预测y=1; 如果z(C塔x)小于0，最终预测y=0。 2、举例 例1：假设我们有这样一个训
是在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。这个算法搜索最优路径是通过一个一个估值函数：f(n)=g(n)+h(n) 。 g(n)，它表示从起始搜索点到当前点的代价（通常用某结点在搜索树中的深度来表示）。就是从初始状态到状态n的代价。 h(n)，即当前结点到目标结点的估值。就是从状态n
