参考：机器学习 笔记： 2.1 模型表示 ℎ 代表学习算法的解决方案或函数也称为假设（hypothesis） 这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集里房屋价格，我们把它喂给我们的学习算法，学习算法的工作了，然后输出一个函数，通常表示为小写 ℎ 表示。 我们该如何表达 ℎ？ 一
[AGC028B] Removing Blocks 题意： 给定长度为 \(n\) 的序列 \(\{a_n\}\)，现需将 \(n\) 个元素全部删除。 删除元素 \(i\) 的时候，设包括 \(i\) 的极长未被删除区间为 \([l,r]\) ，则代价为 \(\sum_{p=l}^r a_p\) 求 \(n!\) 种删除顺序的代价之和。 分析： 这类求 所有情况的代价，都可以这
区间DP 只有相邻的才可以合并一般只能区间dp，不能贪心 区间dp //核心： // 最后一次合并一定是左边连续的一部分 和右边连续的一部分进行合并 //f[i][j]表示将i到j合并成一堆的方案的集合 //求min，凡是求min，记得初始化为INF //当i==j时，f[i][i] = 0; //当i < j时，f[i][j] = min(f[i][
F. Mattress Run 挺好的一道题，对于DP的本质的理解有很大的帮助。 首先要想到的就是将这个拆成两个题，一个dp光求获得足够的夜晚的最小代价，一个dp光求获得足够的停留的最小代价。 显然由于这个题需要存储的信息很大，我们设状态时就要思考如何才能在规定的时间内完成而不超时。 请求有
深度学习之梯度下降法 代价函数 在一开始，我们会完全随机地初始化所有的权重和偏置值。可想而知，这个网络对于给定的训练示例，会表现得非常糟糕。例如输入一个3的图像，理想状态应该是输出层3这个点最亮。 可是实际情况并不是这样。这是就需定义一个代价函数。（吴恩达老师称单个样本上
人脸识别、神经风格迁移 监督学习：实现检测活体 定义：根据已有的数据集，知道输入和输出结果之间的关系。根据这种已知的关系，训练得到一个最优的模型。也就是说，在监督学习中训练数据既有特征(feature)又有标签(label)，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有
XDU机器学习第一次作业 一、线性回归 回归问题是非常常见的一类问题，目的是寻找变量之间的关系。比如要从数据中寻找房屋面积与价格的关系，年龄和身高的关系，气体压力和体积的关系等等。而机器学习要做的正是要让机器自己来学习这些关系，并为对未知的
mark // 已知lnx+x^2 =0 在（0,1）范围内有解，用数值方法求解, 精度0.0001 // 求二维矩阵从最左上角元素到最右下角元素的最短路径和，只能往右和往下,输出最 // 短路径和对应的路径 // 输入：map = [[2,3,1],[1,9,1],[6,4,2]] // 输出：2->3->1->1->2
代价函数 将cost分段函数整合成一个函数： 即y=1时cost=−
文章目录 1. 最常见的性能度量 - 错误率与精度2. 查准率/查全率/F13. ROC与AUC4. 代价敏感错误率与代价曲线 导语: 如何计算“测试误差”？ 需要利用性能度量，例如：均方差，错误率等，即“测试误差”的一个评价标准。有了评估方法和性能度量，就可以计算出学习器的“测试误差”，但
机器学习： 代价函数（Cost Function）：在机器学习中，代价函数作用于整个训练集，是整个样本集的平均误差，对所有损失函数值的平均。 代价函数的作用： 1.为了得到训练逻辑回归模型的参数，需要一个代价函数，通过训练代价函数来得到参数。 2.用于找到最优解的目标函数。 线性回归中代价函数原
Hello everybody! - 请奆佬们洁身自好，好好打代码从我做起 - 题目大意： 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
局部优化：一个基本块（Basic Block）内的优化 1. CSE common subexpression elimination 当一个新节点M被加入DAG时，检查是否存在N，和M具有相同的运算符和子节点。如果存在，则可以用N替换M。 a = b + c和d = b + c 直接使用a = b + c。如果d输出，则需要d = a； 2. 死代码消除 3. 代数恒
Problem https://loj.ac/p/3291 \(n\times m\) 的网格，有些格子上有村庄，保证第一行第一列是个村庄。 你需要在格子的边缘上建篱笆，每个格子的每条边都有一个代价，你需要让篱笆形成一个圈把所有村庄围住。 注意一条边两侧可以建两个篱笆，但需要付出两倍的代价，如下图。 你要让花费的总
Kernighan-Lin算法通过迭代改进进行划分，1970年提出，用于求解所有节点都有相同权重的二分图。该算法可以扩展到多元（k-way）且元胞可以是任意大小。 算法简介 KL算法用于电路所表征的图上，其中节点代表元胞，边代表元胞之间的链接。形式上，让图G(V,E)有|V| = 2n个节点，所有节点有相同的权重，
A. PizzaForces 注意到\(6 : 15 = 8 : 20 = 10 : 25 = \frac{1}{2.5}\)，然后题目翻译一下就是在\(6x + 8y + 10z \ge n\)的情况下最小化\(15x + 20y + 25z\)，然后其实就有\(15x + 20y + 25z \ge 2.5n\)，\(n\)为偶数时答案就是\(2.5n\)，否则就为\(2.5(n + 1)\)。 （n为奇数时的结论是猜的
题目链接 每日吐槽 测试新功能测了一天，结果晚上leader体验的时候出问题了，出大问题 不过最后发现旧版本就有问题，我不粘锅 就是之后还得修这个东西 心路历程 贪，都能贪 思路 首先，排列嘛，置换嘛，是可以拆成多个环的，环之间相互独立，把每个环都搞好了，整个也就搞好了 一个环怎么搞呢？ 可以发
给出 \(n\) 个 \(m\) 维向量，每个向量都有代价，求 \(n\) 个向量的最大独立集和最小代价. \(1\leq n,m\leq 500\) 一个向量可以被其他向量表示出来，那么，在高斯消元的矩阵上，消完元之后必定必定没有元素剩下. 而且，对于 \(n\) 个向量来说，插入向量的先后，和最后剩余的个数并没有关系.
有 \(n\) 个点，\(m\) 条边的无向图，每条边有一个颜色 \(c_i\) ，每条边的代价为 \(1\) . 如果连续经过多条颜色相同的边，代价会减少，总代价为 \(1\) . 问从 \(1\) 号点到 \(n\) 号点，最少代价是多少？ \(1\leq n\leq 10^5,0\leq m\leq 2\cdot 10^5,1\leq c_i\leq 10^6\) 大概 2
题目链接：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
立体匹配算法的学习 难点分类立体匹配流程Mc-CNN流程DataSets 难点 颜色/亮度在不同区域和光照/阴影条件下可能有差异或噪声。同时可能有区域发光为立体匹配增加难度 其他难点：倾斜面，透视变形，弱纹理区域，重复纹理，透明物体，遮挡和深度不连续的区域。 分类 局部方法（non－local
7.9模拟赛赛后总结 早上等了很久还没发题。看了会儿交互（毕竟老师说今天要考）。 九点十分，终于发下了题目，这个时候由于较长时间的放空，我有些困了。 十点十分，脑子开始清醒了，开始能够思考了。思前想后，T1一直都感觉难，于是去看了T2。 仔细一看，发现前30分非常水，于是赶紧码了码，稍微调了一下
1、空间上的代价 一个索引都为对应的一个B+树，树中每一个节点都是一个数据页，一个页默认会占用16KB的存储空间，所以一个索引也是会占用磁盘空间的。 2、时间上的代价 索引是对数据的排序，那么当对表中的数据进行增删改操作时，都需要去维护修改内容涉及到的B+树索引。所以在进行增删改操
拟阵的一个应用... 如果没有字典序限制，显然可以用费用流解决。 给右边每个点赋一个权值\(d\)。 如果右边某个点是\(A\)类点，则权值等于它的代价，否则ans+=它的代价，权值=它的代价的相反数。 \(s\to i\)连接费用\(0\)流量\(1\)的边。 \(i\to j+n\)如果\(i,j\)能匹配则连接费用\(0\)流
简介 比较好的动态规划的题目. code import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner in = new Scanner(System.in); while(in.hasNext()){ String strA = in.next(); String strB
