#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int z = 1024; int LIS(int *data) { int len = 0, linedp[z]; for(int i = 2;i <= data[0];++i) { linedp[i] = 1; for(int j = 1;j < i;++j) if(data[i] > data[j]
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
从线性回归(Linear regression)开始学习回归分析，线性回归是最早的也是最基本的模型——把数据拟合成一条直线。数据集使用scikit-learn里的数据集boston,boston数据集很适合用来演示线性回归。boston数据集包含了波士顿地区的房屋价格中位数。还有一些可能会影响房价的因素，比如犯
线性回归demo 一个使用pytorch框架训练线性回归的小demo 用cpu就能很快跑出来不需要额外的输入文件 import torch import numpy as np import torch.nn as nn x_values = [i for i in range(11)] # [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] x_train = np.array(x_values, dtype=np.float3
支持向量机主要原理是在分类器可以将两类样本分开的基础上，通过最大化两类样本之间的间隔来选取分类器。距离算法如下 对于线性有重叠的样本，可采用软间隔，即放宽y（wx+b）≥1的条件，增加一个宽限值，使一些重叠样本也能被分类器分开。 对于线性不可分问题，SVM会先将样本输入映射到一个
正题 题目大意 给出\(n\)个点\(n+k-1\)条边的一张图，求有多少种删除若干条边的方案使得图依旧联通。 \(1\leq n\leq 10^5,1\leq k\leq 10\) 解题思路 注意到\(k\)很小，我们考虑先搞出一棵\(dfs\)树然后剩下的做非树边。 这里有个结论是，我们将第\(i\)条非树边权值定为\(2^i\)，树边权
算法：线性dp、LIS 下面的分析完全可以类比 LIS 状态转移方程：dp[i] = max(dp[i], dp[j] + a[i])（a[j] < a[i]，j < i） 时间复杂度：O(n^2) 状态总个数等于数列总长度N，计算每一个状态需要枚举前i个数，所以总复杂度为O(n^2) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const i
线性模型实战——玩具样例（Toy Example） 对于已知真实模型的玩具样例(Toy Example)，我们直接从指定的
1.因变量的分类 回归分析 三个重要作用： 数据分类 1.横截面数据： 同一时间段内 不同对象的数据 2.时间序列数据 同一对象不同时间内的数据 3.面板数据 横截面数据和时间序列数据的组合 一元线性回归模型 β是为了标新立异，和k、b无疑，u是扰动项 变量的内生性
文章目录 1、分析二变量的关系2、多元线性回归3、显著交互项的多元线性回归（汽车数据集） 数据使用的依然是state.x77数据集为例，探究一个州的犯罪率和其他因素的关系，包括人口、文盲率、平均收入和结霜天数（温度在冰点一下的平均天数）。 标签解释：Murder犯罪率、Population人
思路： 无（ c o d e code code #include<iostream> #include<cstdio> using namespace std; long lo
感知机 1、给定输入x，权重w，和偏移b，感知机输出： O = ơ(<w,x>+b) ơ(x) ={ 1， if x>0 { 0， otherwise 求解算法相当于使用一个批量为1的梯度下降。 注：感知机相当于一个二分类问题，最早的AI模型之一，-1或1。和
传送门： https://www.acwing.com/problem/content/description/211/ 分析 采取这样的贪心策略：将物品看作是矩阵中的行，按照花费升序排序，然后从 \(1-n\) 扫描，当第 \(i\) 个行和前面加入的所有行线性无关的时候，就将其花费计入答案，反之不计入。 这样做为什么是对的呢？采用归纳法
异想之旅：本人原创博客完全手敲，绝对非搬运，全网不可能有重复；本人无团队，仅为技术爱好者进行分享，所有内容不牵扯广告。本人所有文章仅在CSDN和个人博客（一定是异想之旅域名）发布，除此之外全部是盗文！ 洛谷 P3383 线性筛素数 题目描述 如题，给定一个范围
UOJ 题面传送门 首先考虑对于每个 \(i\)，\(b_i\) 可能的取值范围是什么，不难发现 \(b_i\in\{x|x=\operatorname{xor}\limits_{y\in S}y,S\subseteq\{1,2,3,\cdots,i\},i\in S\}\)，换句话，\(b_i\) 可能的取值范围为 \(\{1,2,3,\cdots,i-1\}\) 某个自己的异或和异或上 \(a_i\)。 由于涉
线性查找法 线性查找法一、 什么是算法算法的五大特性 二、 使用泛型代码： 三、 使用自定义类测试我们的算法四、 循环不变量五、 简单的复杂度分析六、 测试算法性能七、 总结 线性查找法 一个非常简单的算法适应更多的数据类型如何编写正确的程序性能测试复杂度分析 一
这两个式子是等价的，成立条件为时或时 当时 故而带入可得以下近似等式（重要） 以上的公式，左边很复杂，右边是简化。 线性近似的作用：简化函数。合理的近似可以解决实际问题。 例1：求解 通过上面的公式我们可知 如果直接计算上式需要用到计算器，但是通过近似可以简化很多。 例
目录 1 机器学习 2 SVM 2.1 线性可分分类器 2.1.1 间隔 2.1.2 基本思想 2.1.3 目标函数 2.2 性质 2.3 线性不可分分类器 2.3.1 核函数 2.3.2 软间隔分类器 1 机器学习 2 SVM 2.1 线性可分分类器 2.1.1 间隔 2.1.2 基本思想 2.1.3 目标函数
数据结构包括：线性结构和非线性结构 线性结构 1线性结构作为最常用的数据结构，其结构特点是数据元素之间存在的一对一的线性关系 2线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式储存结构。顺序储存的线性表称为顺序表，顺序表中的储存元素是连续的 3链式存储的线性表称为链表，链表
二分类： 逻辑回归 Fisher线性判别分析 多分类：spss 多分类线性判别分析 多分类逻辑回归 二分类 逻辑回归 虚拟变量 逻辑回归求解 分类变量 预测结果差？ 但是加入平方项后 显出性可能都不显著，存在过拟合现象 如何确定合适的模型 Fisher线性判别分析 核心问题：找
新神经网络架构设计的最新进展之一是注意力模块的引入。首次出现在在NLP 上的注意力背后的主要思想是为数据的重要部分添加权重。在卷积神经网络的情况下，第一个注意机制是在卷积块注意模型中提出的。其中注意机制分为两个部分:通道注意模块和空间注意模块。 空间注意模块通过将图
线性布局 layout_width 宽度 wrap_content 内容有多少，宽度有多少 match_parent 匹配父空间 layout_height 高度 layout_weight 权重 orientation 布局(线性布局独有) vertical 垂直 horizontal 水平 background
线性回归 个人观点：我这里所说的线性回归不完全等同于数学上严格的线性回归，这里的线性回归更偏向于利用学习的手段进行回归。 1. 数据预处理 这个数据的预处理不仅仅用在线性回归模型上，也是其他机器学习乃至深度学习中常用的方法，其最重要的步骤是对数据进行normalization。 设
线性代数总结1.矩阵乘法A$\times$B=C $ \ \ \ \ \ \ $$C[i][j]$表示$\sum{A[i][k]\times B[k][j]}$$ \ \ \ \ $$DP$ 思想$G\times G$ $ \ \ \ G[i][j]$ 表示从$i$到$j$所有长度为$2$的方案数$(AB)C=A(BC)$$A \times x=b \ \ \ $数线性齐次方程组$(x
线性回归时统计学经典算法，它能够拟合出一条直线来描述变量之间的线性关系。但在实际中，变量之 间的关系通常都不是一条直线，而是呈现出某种曲线关系。在统计学的历史中，为了让统计学模型能够更好地拟合曲线，统计学家们在线性回归的方程两边引入了联系函数（link function），对
