嘿嘿： 八皇后问题： 首先要明白规则： 在国际象棋中 一个皇后的攻击范围是 同一行同一列和同一斜线上的所有位置 我们用回溯来解决这个问题，特别优化了。。。。 四皇后：4*4宫格 一个字：cao！慢慢理解就行 记住这种思想，，， 第一步：假设在第一行第一列选一个记作为第一个皇后所在
信息熵: 信息熵是1948年美国数学家香农提出的概念，他是用来表示随机数据不确定性的度量。 信息熵越大，也就意味着越不稳定，信息熵越小，说明数据是越稳定(越接近或者类似)。 信息熵的公式是: 信息熵的单位是比特(bit)就是我们在编程中用来计算数据大小的单位。 信息增益: 信息增
Abstract 介绍Relational DB 本文Seq2SQL 方法: policy-based reinforcement learning Task:... 使用in-the-loop query执行来获取rewards 利用SQL的结构来剪枝空间 本文: 数据集: WikiSQL 规模80654个人工标注的问题，24241个表 实验: 比最好的semantic parser更好 improving exec
信息熵 在之前的博文里，推到了KL散度、熵和极大似然的关系，理解了这个其实信息熵也很好理解。 对于随机变量\(X\) 有： \[P(X=x_i) = p_i \]因此\(X\) 这个随机分布的熵就是： \[H(X) = -\sum_{i=1}^n p_i \log p_i \]但我们谈变量的熵的时候，实际上谈的是分布。熵代表的物理意义就是我们
个人认为：αβ剪枝就是为了减少子节点比较，目的就是为了取最稳妥的，能绝对到手的美元。（其实懂了你就可以知道，这是可以赢的概率） 第一步 “比较” ，理解它本身是一个树结构，这棵树是一层最大值，一层最小值，以此类推。最大值一层就是取子节点最大值。最小值一层就是取子节点最小值。 第二步
基本流程 决策树是异类常见的机器学习方法，以二分类任务为例，我们希望从给定训练数据集学得一个模型以对新示例进行分类，决策树是基于树的结构进行决策的。 一般地，一颗决策树包含一个根节点，若干个内部节点和若干个叶节点，叶节点对应于决策结果，其他各个节点则对应于下一个属性测试
目录 前言 一、基本流程 二、划分选择 2.1 ID3决策树 2.2 C4.5决策树 2.3 CART决策树 三、剪枝处理 3.1预剪枝 3.2后剪枝 四、连续与缺失值 4.1连续值处理 4.2缺失值处理 五、多变量决策树 前言 本文主要记录了有关机器学习问题中决策树的内容，思路均来源于周志华老师《机器
https://arxiv.org/abs/2107.00967 在一次分享中看到这篇论文，感觉有意思细读了一下 主要是讲基于可微分树的递归transformer来实现具有强解释性的层次预训练语言模型 论文主要章节涉及了三个方面 模型算法，讲解借助transformer实现对句子树结构的提取算法复杂度的优化，相比于之
Leetcode链接：面试题 08.08. 有重复字符串的排列组合 难度：中等 思考： 这道题主要用到位置交换的的思想，重点是对于同一个位置，如果两个元素相同，那么只能把这个元素放在这个位置一次，否则会造成重复，所以在剪枝操作的时候需要特别注意。 1 //通过字符串之间的顺序置换，来得到不
1 为什么要剪枝 •横轴表示在决策树创建过程中树的结点总数，纵轴表示决策树的预测精度。 •实线显示的是决策树在训练集上的精度，虚线显示的则是在一个独立的测试集上测量出来的精度。 •随着树的增长，在训练样集上的精度是单调上升的， 然而在独立的测试样例上测出的精度先上升
常见剪枝方法 优化搜索顺序 优先搜索决策树较小的点，例如在165. 小猫爬山一题中，优先搜索体重较大的扩展出的情况较少 排除冗余信息 如果某些情况在此前已经被搜索过了，那么无需继续搜索 可行性剪枝 如果可以证明某些情况已经无法得到答案了，那么无需继续搜索 最优性剪枝 如果某些情
C. Portal 题意： 求满足题目表述的变成传送门的最小代价 思路： n^4暴力+剪枝，先预处理二维前缀和，之后在枚举最后一列之前的代价如果比现在所得的最小代价还要大的话就break // Decline is inevitable, // Romance will last forever. #include <bits/stdc++.h> #include <iostream>
论搜索的剪枝 我觉得搜索是真的有趣（其实真的难） 搜索的本质 其本质就是在一张图上找出一条从起点到终点，满足某些条件的路径——夏季提高营搜索EX 搜索的模板 1.dfs void dfs(int step)//可以加入其它有关状态 { if(check())//如果满足跳出条件 { ...//方案数加一
555我怎么这么菜，差点就保龄了。 T1：本来想着历年都有签到题，今年应该也差不多吧，结果我看了将近半小时一点想法都没有，最后只打了个O(n^2*logn)，拿个40pts. T2：想了一会，发现不可做，然后打暴力，然后15pts的暴力都没拿到，寄了。 T3：打了一个40pts的爆搜+剪枝，然后因为字符串输出寄了，如果n不是单
参考链接-机器之心 人机博弈是人工智能的重要分支，人们在这一领域探索的过程中产生了大量的研究成果，而极小化极大算法(minimax)是其中最基础的算法，它由Shannon在1950年正式提出。Alpha-beta剪枝的本质就是一种基于极小化极大算法的改进方法。 在人机博弈中，双方回合制地进行走棋，己方
#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using namespace std; int n,m,t,a,b,c,d; char map[10][10]; bool vis[10][10]; int dir[10][10] = {{0,1},{0,-1},{-1,0},{1,0}}; bool flag; void dfs(int x,int y,i
①：小猫爬山 https://www.acwing.com/problem/content/description/167/ 索道上的缆车最大承重量为 W，而 N 只小猫的重量分别是 C1、C2……CN。 当然，每辆缆车上的小猫的重量之和不能超过 W。 每租用一辆缆车，翰翰和达达就要付 1 美元，所以他们想知道，最少需要付多少美元才能把这 N 只
F. Red-Black Number 题意:给你一个n位的数字 让你把n位数分别染上红色或者黑色 染上红色的需要整除A个数记为r,染上黑色需要整除B个数记为b,让我们求abs(r - b)最小,2 <= n <= 40, 1 <= A,B <= 40 思路:首先我们可以看到,有n位数字分成两半,那么我们一定可以想到暴力枚举所
Task01 信息论基础 决策树分类思想： 用树的节点代表样本集合，通过某些判定条件来对节点内的样本进行分配，将它们划分到当前节点下的子节点，这样决策树希望各个子节点中类别的纯度之和应高于该节点中的类别纯度，达到分类效果。 节点类别纯度： 节点纯度反映的是节点样本标签的不确定
题目描述：来自LeetCode 思路： 看到这种搜索问题，很快就能想到dfs，以矩阵的每一个元素为起点和字符串的第一个元素为起点分别dfs，当我们遍历到字符串的最后一个字符也相等了，就说明word存在于网格中，故dfs要有一个参数m记录此时遍历的字符串的位置，将board和word也作为dfs函数参数，还有此
https://mp.weixin.qq.com/s/1na-AFgJUZO6vXCudj3PeA 转自机器之心对于许多信号处理应用来说，能够从具有相位信息的复数数据中进行学习是必不可少的。当前实值深度神经网络（DNN）在潜在信息分析方面表现出了较高的效率，但在复数领域的应用还不够。而深度复数网络（Deep complex networks,
问题： 1、大型神经网络学习速度很快，性能也往往优于其他较小的模型，但它们对资源的巨大需求限制了其在现实世界的部署，所以当部署网络到资源有限的设备上，需要对网络进行剪枝（识别和剪枝冗余的结构），使性能几乎无损失情况下，网络更苗条更简单。 2、剪枝方法：a、采用L1或L2正则化的细粒度剪枝
写麻烦了 flag 对于叶子节点表示val是0还是1 对于非叶子节点表示子节点删没删 dfs就好了 写了free就报错，不知道是我写的方式错了，还是oj有问题。 /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; * TreeNode *left; * TreeNode
A*通过评价函数来判断当前状态是否可以到达最终状态（即可行性剪枝），来减少不必要的搜索。 例题——P2324 [SCOI2005]骑士精神 我们通过当前不在指定位置上的棋子个数为评价函数，\(used+\) 【评价函数值】超过了预期的值，便不用再线下深入搜索了 咕咕咕
C语言/C++判断质数【简单易懂，代码可以直接运行】 **一个大于 1 的自然数，如果除了 1 和它自身外，不能被其他自然数整除则称该数为质数。 例如 7 就是一个质数，因为它只能被 1 和 7 整除。 现在，给定你 N 个大于 1 的自然数，请你依次判断这些数是否是质数。 输入格式 第一行包含整
