1、模型表示 监督学习是对于每个数据，给出了正确的答案。对于上面房价预测列子来说，根据我们给的数据，房子的实际价格是多少。预测出的是一个准确的输出值。 监督学习中，数据集被称为训练集。 m ：表示训练样本的数量 x ：表示输入变量，也被称为特征值 y ：表示输出变量或目标变量 (x
3611: [Heoi2014]大工程 Time Limit: 60 Sec Memory Limit: 512 MBSubmit: 2464 Solved: 1104[Submit][Status][Discuss] Description 国家有一个大工程，要给一个非常大的交通网络里建一些新的通道。 我们这个国家位置非常特殊，可以看成是一个单位边权的树，城市位于顶点
题目链接 题目概要：对于用字典序中前n个小写字母组成的串，付出一定的代价来插入or删除使其成为回文串的最小代价。 解题思路：首先对于最优解，要么是贪心要么是DP。这题是DP。设f[i][i+l]为将a[i]~a[i+l]变成回文的最小代价。方程式： ①若a[i]==a[i+l] f[i][i+l]=f[i+1][i+l-1] ②s1=f[i]
以上是之前我们所学习的sigmoid函数以及logistic函数，下面是我们代价函数的普遍定义形式： 虽然普遍形式是有了，当然这个函数也仅仅是对第i个x才成立，如果想要得到连续的x的值则需要不断累加第i个的代价的值。其具体形式是怎样的呢？我们来看看： 代价函数是使用实际的值和拟合的值进行做差
一、定义 类别不平衡是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况。 二、问题：从线性分类器角度讨论，用y = wTx+b对新样本x进行分类，事实上是用预测出的y值与一个阈值进行比较，例如通常在y>0.5时判别为正例，否则为反例。y表达的是正例的可能性，几率y/1-y反映了正例可能性与反例可
最近的2个月是传统的跳槽高峰时段，基本上每个公司都会经历一次人事替换的过程，有的甚至是大换血了，所有人员全部进行一次更新。 如果出现了大换血的情况，那么说明公司的管理出现了大的问题，需要进行变革了，如果是小范围的大换血呢，那么说明这个团队的正常管理 也出现了
SQLite是个典型的嵌入式DBMS，它有很多优点，它是轻量级的，在编译之后很小，其中一个原因就是在查询优化方面比较简单，它只是运用索引机制来进行优化的，经过对SQLite的查询优化的分析以及对源代码的研究，我将SQLite的查询优总结如下： 一、影响查询性能的因素： 1． 对表中行的检索数目，越小越好
目录1. 基本概念：2. 实际应用 1. 基本概念： 损失函数(loss function)：计算的是一个样本的误差 代价函数(cost function)：是整个训练集上所有样本误差的平均 目标函数：代价函数 + 正则化项 2. 实际应用 损失函数和代价函数是同一个东西，目标函数是一个与他们相关但更广的概念，举例说
不得不叹服，强大算法背后，都是简单得不能再简单的逻辑。普林斯顿的算法课程作业里，要让用A*算法。什么都没接触到过，看到后有种想哭的感觉！于是网上查阅资料，渐渐的明白了怎么回事。 通过对A*算法的学习的个人感悟：计算一个代价函数，评估每一步的代价，并找到代价最小的方向。最终得到的
很有趣的一道题： 我们分类进行计算： 首先，如果只损失了一件，那么很好计算：每一件斧头都会为对应代价产生一种可能 然后，如果值损失了两件，那么也很好计算： 构造多项式$A(x)=\sum_{i=0}^{max(a)}(价值i出现的次数)*x^i$ 那么该多项式与自身卷积，得到的多项式每一项前对应的系数即为只拿两件时
octave教程和MATLAB类似。 octave:11> PS1('>> '）更改提示符 格式化输出：disp(sprintf('6 decimals: %0.6f', a)) 对矩阵A扩充一列A = [A, [100; 101; 102]] 矩阵A合并为一列：A(:) 矩阵求伪逆：https://blog.csdn.net/yinyu19950811/article/details/61420131pinv（A） 构造10000个随机数，绘
原文地址：https://www.jianshu.com/p/11c00e290c22 一、二次假设 实际上线性假设的模型复杂度是受到限制的，需要高次假设打破这个限制。 假设数据不是线性可分的，但是可以被一个圆心在原点的圆分开，需要我们重新设计基于该圆的PLA等算法吗？ 不用，只需要通过非线性转换将\(X\)域圆形可分
转载自：https://blog.csdn.net/qq_28448117/article/details/79199835 深入理解机器学习中的：目标函数，损失函数和代价函数 2018年01月29日 21:20:19 NEU_33 阅读数：12464 参考知乎回答整理：https://www.zhihu.com/question/52398145 主要参考：https://www.zhihu.com/question/52398
上图表示了拟合数据三种情况：欠拟合（左 2 图）、较好的拟合（左 3 图）、过拟合（左 4 图） 欠拟合(Underfitting)：模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。其产生原因通常是假设函数过于简单或者使用的特征不够。其中增加特征项是欠拟合的一种解决方案。 过拟合(Over
1 错误率与精度 分类错误的样本数占样本总数的比例。 分类正确的样本数占样本总数的比例。 2 查准率（precision） 查全率（recall） F1 查准率又叫“准确率”，通俗的理解是“挑出的西瓜有多少比例是好瓜”；查全率又叫“召回率”，通俗的理解是“所有的好瓜中有多少比例被挑出来了”。
Description 题目链接 求一张无向带权图的边双连通生成子图的最小代价。 Solution 核心的思路是，一个点双连通分量肯定是一堆环的并。 考虑增量地构造这个边双连通图，每次把一个环并进去，相当于加入了一条链。 那么这个转移需要：原集合的代价，链的代价，链的端点连入集合的代价。 设 \(A
【模拟试题】困难重重 比较容易看出这是个网络流，但是我太菜了不知道怎么建边。 首先如果\(A==B\)，那么就是一个很简单的拆边网络流。先将图黑白染色，\(S\)向白点连\(4\)条边，第\(i\)条边的流量为\(1\)，代价为\((i-1)*A\)；黑点向\(T\)连\(4\)条边，流量和代价同理。相邻的黑白点之间在
上一篇文章中我们直观的感受了当θ0=0\theta_{0}=0θ0=0时，代价函数的J(θ)J(\theta)J(θ)几何图像。 接下来，看看当θ0！=0\theta_{0}！=0θ0！=0时，其几何图形会是什么样的呢？ 首先，让我们先来了解以下什么是轮廓图。 假设J(θ0,θ1)J(\theta_{0},\theta_{1})J(θ0,θ1)实际的
问题描述 给定一个序列，序列上有若干\(mouse\)和若干\(hole\)，求一组最优的\(mouse\)和\(hole\)的匹配。 定义一只\(mouse\)跑到一个洞\(hole\)的代价为两点之间的距离。 问题一：洞有容量、有代价 ; 每一个洞不一定要进老鼠，但每一个老鼠一定要进一个洞。 结论一：匹配不会交叉。(显然)
深度学习样本不均衡问题解决 在深度学习中，样本不均衡是指不同类别的数据量差别较大，利用不均衡样本训练出来的模型泛化能力差并且容易发生过拟合。 对不平衡样本的处理手段主要分为两大类：数据层面 (简单粗暴)、算法层面 (复杂) 。 数据层面 采样（Sample） 数据重采样：
上一篇❄❄❄❄❄❄❄❄【回到目录】❄❄❄❄❄❄❄❄下一篇 7.1 分类问题 本节内容：什么是分类 之前的章节介绍的都是回归问题，接下来是分类问题。所谓的分类问题是指输出变量为有限个离散值，比如正确或错误、0或1、是或否等等。我们将首先从二元分类问题开始讨论，可将分类总结成 y
题目大意：有一个长度为$2^n(n\leqslant30)$的格子，有$k(k\leqslant10^5)$个球，分布在这些格子中，有两种消灭格子的方法： 1. 若一段格子长度大于等于$2$，可以对半分开2. 消灭一段格子，若其中有球，代价为$B\times x\times l$，$l$为格子长度，$x$为球个数；若没有球，代价为$A$ 求最小代价 题解：动态开
这篇文章主要讲解CRF++实现预测的过程，预测的算法以及代码实现相对来说比较简单，所以这篇文章理解起来也会比上一篇条件随机场训练的内容要容易。 预测 上一篇条件随机场训练的源码详解中，有一个地方并没有介绍。 就是训练结束后，会把待优化权重alpha等变量保存到文件中，也就是
在一条数轴上，有 $n$ 只老鼠和 $m$ 个老鼠洞。 Q1 每只老鼠都只能往左走，求所有老鼠都进洞的最小代价（代价就是所有老鼠走的距离和）。 每个洞只能进一只老鼠。 A1 一开始陈江伦老师没说每个洞只能进一只老鼠，然后有个初中小同学上台装 $B$，说了每个洞不限老鼠的做法……（那不是弱智题么） 虽
