原题 ： 数字三角形 https://www.acwing.com/problem/content/900/ 题意 给定一个如下图所示的数字三角形，从顶部出发，在每一结点可以选择移动至其左下方的结点或移动至其右下方的结点，一直走到底层，要求找出一条路径，使路径上的数字的和最大。 分析 对于每一个位置 (x, y), 只有两种可能
Introduction 分类算法(Classification) 监督学习(Supervised Learning) 线性回归 线性回归是为了建立输入特征\(x = (x_1, \cdots, x_n)^T\) 和输出值y之间的线性关系，即: \[y = w^T x \]假设有一组训练数据，特征\(X = ({x^{(1)},\cdots,x^{(m)}})\)，值\(\hat Y = ({\hat{y}^{(1
查了百度一无所获，自己找到了原因： 偏移选项在数值过大的情况下会导致物体超过工作区，导致失踪的现象。 如图2，在拉满偏移的时候，数值很大，物体消失 ： 仅以此篇记录，避免遗忘。
定义 线性基是一个数的集合，取线性基中若干个数异或起来可以得到原序列中的任何一个数。 我们设 \(P\) 为线性基的集合，\(a\) 为原数组。 那么 \(a_i\) 都能被若干个 \(P\) 内的元素的异或和表示出来。 用途： 通常可以解决有关异或的一些题目。 线性基的性质： \(P_i\) 的最高位不同。
GLM 是什么 GLM 是一种模型，或者说是建模方法，使用 GLM，可以让把现实中的问题转化为机器学习需要的形式，也就是确定自己需要的假设函数 \(h_{\theta}(x)\)，从而推出推出所需的最优化目标。需要注意的是，GLM 只能对那些服从指数分布族的问题建模。 什么是指数分布族 The exponential fami
回归分析的英文是regression analysis，它是现在数据分析里面用的最多的方法之一吧，也可以说是非常重要的一种统计思想，大学学习的第一个模型就是回归模型，回归分析是一门特别重要的专业课，所以足见这个方法的重要性。 首先回归分析能解决什么问题。 在做实际数据分析的时候我们经常会遇
题目大意 给出一个长为 \(n\) 的序列，要求实现三种操作，分别为区间异或上某数，区间覆盖为某数，和询问全局选出若干个数能获得的最大异或和。所有出现的数均不超过 $ 2^m $，询问数不超过 \(q\)。\(n,m,q\leq 2000\)。 分析题意 观察到询问操作所需的就是维护序列的线性基。注意到对于线
------------恢复内容开始------------ 线性组合： 线性无关： kx=b方程组无解，代表线性无关 原来的向量无关，则接长分量，无关 ------------恢复内容结束------------
函数 CanvasPath.rect(x, y, w, h) 参数名 类型 描述 x Number 矩形起始位置 y Number 矩形起始位置 w Number 矩形宽度 h Number 矩形高度 案例 ctx.rect(20, 20, 160, 200); ctx.stroke();
原文链接：http://tecdat.cn/?p=26301 原文出处：拓端数据部落公众号 线性模型是统计学的基础，但它的意义远不止用尺子在几个点上画一条线。 我认为以分布为中心的观点使 generalised linear models (GLM) 也更容易理解。这就是这篇文章的目的。 我将使用冰淇淋销售统计数据来说明不
1. A类放大器 在正弦波信号一个周期内，放大器电路处于全导通状态。人们普遍认为A类放大器和线性放大器是同义的，输出信号是输入信号的线性放大。 不管是否存在RF输入信号，A类放大器的偏置设置都应使晶体管的静态工作点以器件电流为中心，以确保其在线性工作区域内以足够的电压范
1 . 线性链表的概念: 线性表的链式存储结构即线性链表 线性链表中的每一个元素有两部分组成 (数据域和指针域), 数据域存放数值本身, 指针域 用来存放与当前数值有关的另一个元素的地址 2. 单向链表 对于单向链表而言，链表中的每一个元素都要保存一个指向下一个元素的
线性基，有很好的的性质且能表示原序列所有异或值的一列数。 https://oi-wiki.org/math/basis/ https://blog.csdn.net/a_forever_dream/article/details/83654397 这篇笔记为了方便，d[i]就对应第i位，可能和其他参考文章不同，不同的以这篇笔记为准，笔记本身也有注释、勘误的作用。 性
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define max_size 100 typedef int SElemType; typedef struct { SElemType *base; SElemType *top; int stacksize; }SqStack; //初始化 int InitSqStack(SqStack &S){ S.base = (SElemType *)mallo
定义. 设V是实数域R上一线性空间，在V上定义了一个二元实函数，称为内积，记作,它具有以下性质： 这里是V中任意的向量, k是任意实数,这样的线性空间V称为欧几里得空间. 小提示：在欧几里得空间的定义中，对它作为线性空间的维数并无要求，可以是有限维的，也可以是无限维的. 线性空间和欧
线性表： 1.定义：一个线性表是n哥元素的有限数列（n>=0）,通常表示为（a1,a2,a3....,an），当n为0的时候，为空线性表； 2.线性表的顺序储存（顺序表）： 是指一组地址连续的存储单元一次储存线性表中的数据元素，使逻辑上相邻的两个元素在物理上也相邻； 优点：可以随机存取表中的元素，按序号查找元素的速度很快
一、研究场景 回归分析实质上就是研究一个或多个自变量X对一个因变量Y（定量数据)的影响关系情况。当自变量为1个时，是一元线性回归，又称作简单线性回归；自变量为2个及以上时，称为多元线性回归。例如：研究吸烟、喝酒、久坐对高血压患病的影响关系等。 二、SPSSAU操作 SPSSAU左侧仪
「ARC 139F」Many Xor Optimization Problems 对于一个长为 \(n\) 的序列 \(a\)，我们记 \(f(a)\) 表示从 \(a\) 中选取若干数，可以得到的最大异或值。 现在给定 \(n,m\)，你需要对于所有长为 \(n\)，且 \(0\le a_i<2^m\) 的序列，计算 \(f(a)\) 的和。 \(1\le n,m\le 250000\)。 PS：本题解
核支持向量机（SVM）是可以推广到更复杂模型的扩展，这些模型无法被输入空间的超平面定义。 SVM可以同时用于分类和回归 1、线性模型与非线性特征 线性模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限。有一种方法可以让线性模型变得更加灵活，就是添加更多的特征（添加输入特征的
简介 线性回归：根据数据，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系 评价曲线的拟合效果使用均方误差和R方值进行拟合质量评估 \[M S E=\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m}\left(y_{i}^{\prime}-y_{i}\right)^{2} \]R方值 \(\left(R^{2}\right)\) : \[R^{2}=1-\frac{\sum_{i=1}^{m}\left(
在发电场中电力输出（PE）与温度（AT）、压力（V）、湿度（AP）、压强（RH）有关。 （1）利用线性回归分析命令，求出其之间的线性回归关系数向量（包括常数项）和拟合优度 （2）AT=28.4,V=50.6,AP=1011.9,RH=80.54 预测PE值 1、读取数据，确定自变量x、因变量y import pandas as pd data = pd.read_excel('发电场数据
本周收获 总结一下本周学习内容： 1、复习了Numpy的一些基础操作，主要是利用numpy来对ndarray数组进行操作
1.线性结构 1.线性结构作为最常用的数据结构，其特点是数据元素之间存在一对一(“前驱”，“后继”)的线性关系 2.线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构(数组)和链式存储结构(链表)。 3.顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的。 4.链式存储的
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets boston_data = datasets.load_boston() X = boston_data.data y = boston_data.target X = X[y < 50.0] y = y[y < 50.0] 以下自定义的类导入详情见5-5衡量回归算法的标准 from play_ML.model
线性筛快速筛素数 int prime [ MAX + 1 ] , cnt ; bool vis [ MAX + 1 ] ; int main ( void ) { for ( int i = 2 ; i <= MAX ; i++) { if ( ! vis [ i ] ) prime [ ++cnt ] = i ; for (int j = 1 ; j <= cnt &&
