题目 题目描述 对于所有 x ∈ [ A , B ] ,
1103 Integer Factorization 题目题意AC代码参考 题目 https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805364711604224 题意 需要说明的是，从1到n的数字的p次方只要小于等于n，就都有可能曾为目标因子，而非传统的因子概念 AC代码 #include<bits/stdc++.h>
10、规则学习 rule learning 从训练数据中学习出一组能用于对未见示例进行判别的规则 优势：①与神经网络、支持向量机这样的黑箱模型相比，规则学习具有更好的可解释性，使用户更直观地对判别过程有所了解 ②数理逻辑有极强的表达能力，绝大多数人类知识都能通过数理逻辑进行简洁的
地址 https://leetcode-cn.com/problems/remove-invalid-parentheses/ 给你一个由若干括号和字母组成的字符串 s ，删除最小数量的无效括号，使得输入的字符串有效。 返回所有可能的结果。答案可以按 任意顺序 返回。 示例 1： 输入：s = "()())()" 输出：["(())()","()()()"] 示例 2： 输入
一、为什么要使用ai芯片 这个图是48纳米下各个数据类型下芯片的功耗和面积，可以看到fp16的数据类型的功耗和面积都要比fp32的要小很多，量化来看是小了4倍，这也是为什么现在需要支持int8类型的数据，而大部分的神经网络其实在int8类型下面就已经有很高的精确度了。 关于pruning（剪
第一节：alpha与博弈树入门 一、博弈入门 零和博弈（zero-sum game），又称零和游戏，与非零和博弈相对，是博弈论的一个概念，属非合作博弈。指参与博弈的各方，在严格竞争下，一方的收益必然意味着另一方的损失，博弈各方的收益和损失相加总和永远为“零”，双方不存在合作的可能。 也可以说：自己
对递归的理解很浅,经常困在底层递归中,有推荐看sicp前两章的 记录下题目,斐波那契就跳过了 递归函数像是一个黑盒,不要在脑子中思考每一步递归,只需要第一步和最后的return条件,其他中间过程是重复 汉诺塔 题目链接 递归 func hanota(A []int, B []int, C []int) []int {
描述 「luogu P1731」 题解 一道DFS。 初始思路： 枚举当前层的高度和半径，然后递归 预计得分：\(20pts\) 爆搜会超时，于是我们想到剪枝。 剪枝1： 当前抹奶油的表面积已经大于最优解。 剪枝2： 当前的体积加上后面最大的体积仍然小于蛋糕体积。 剪枝3： 当前抹奶油的表面积加上后面最小的表面
决策树的生成主要分两步，节点的分裂和阈值的确定。 ID3 由增熵来决定哪个节点需要分裂，选择信息增益最大的特征作为节点的划分特征。当熵为 1 的时候，是分类效果最差的状态，当它最小为 0 的时候，是完全分类的状态，熵的不断最小化，实际上就是提高分类正确率的过程。 熵、条件熵
文章目录 摘要1 Network Compression1.1 Network Pruning1.2 Why Pruning？1.3 Weight Pruning V.S Neuron Pruning 2 Knowledge Distillation2.1 Application of Ensemble2.2 Temperature 3 Parameter Quantization 摘要 大型机器学习的模型需要一些方法来压缩。 1 Networ
决策树&特征工程 目标1 简介1.1 认识决策树 2 分类原理2.1 熵2.2 决策树的划分依据一-信息增益2.3 决策树的划分依据二-信息增益率2.4 决策树的划分依据三-基尼值和基尼指数2.5 常见决策树类型比较 3 cart剪枝3.1 为什么需要剪枝3.2 常用剪枝方法 4 特征工程-特征提取4.1
//在古埃及，人们使用单位分数的和(形如1/a的, a是自然数)表示一切有理数 //x/y=1/a+1/b+....+1/x+1/y+1/z+.... #include<stdio.h> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long LL; const int N=1e5+5; const int INF=0x3f3f3f3f; bool flag; LL best,limt
原题链接:AcWing 168. 生日蛋糕 设当前体积是\(v，h、r\)分别记录每层的高度和半径，由于整个蛋糕的上表面面积等于最大蛋糕的圆面积，所以枚举到最大一层的时候直接加上即可。 优化搜索顺序：搜数量小的分支，可以从蛋糕最下边一层开始搜索，因为最下边一层占体积最大，然后对于枚举半径\(R\)
剪枝常用策略： 优化搜索顺序：可以先搜规模小的分支。 排除等效冗余：例如对于一个组合型枚举，\(1，2，3\)与\(2，3，1\)这是一样的，所以可以排除一下。 可行性剪枝：搜索过程中及时对状态进行检查，发现分支不符合本意，即提早发现是一个死胡同，就剪掉； 最优性剪枝：如果当前代价已经超过了最优解，
回溯法-深度优先算法 一、概述 回溯算法是把问题的解空间转化成了图或树的结构表示，然后使用深度优先搜索策略进行遍历，遍历的过程中记录和寻找所有可行解和最优解。 基本思想类似于 图的深度优先搜索 二叉树的后续遍历 【分支限界法：广度优先搜索。思想类似于图的广度优先遍历
https://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6981 题意： 给出2个n*n的矩阵A和B 起点在(1,1)，终点在(n,n)，每步只能往右或者往下走 得分为路径上的A的和与B的和的乘积 问最大得分 数据随机 解法一：搜索剪枝 因为是随机数据，估价函数优秀一些大概率还是可以过的 参考的这位大佬的
题目： 输入一个字符串，打印出该字符串中字符的所有排列。你可以以任意顺序返回这个字符串数组，但里面不能有重复元素。 示例: 输入：s = "abc" 输出：["abc","acb","bac","bca","cab","cba"] 限制：1 <= s 的长度 <= 8 解题思路： 对于一个长度为n的字符串（假设字符互不重
呀~不知不觉都已经到集训的第二期了呢，感觉两天假期过得好快啊（悲）。 今天主要是在刷学长给的搜索题(共有19道)，今天总共刷了7道题，加上之前做的两道，这个搜索题场也能说刷了过半了吧，今天主要挑的都是一些简单的水题，感觉没什么营养，剩下的题对我来说都是有一定
题目链接 题目大意 要你一构造一个长度为\(n\)的只包含\(b,r\)字符的串，使得子串中\(r\)的数量为奇数的最多 题目思路 问的qls，确实有点秒 把字符r设为1，b设为0，那么子串中r的数量就是前缀和之差，即前缀和差为奇数 那么n+1个前缀和里，奇数和偶数的个数应该尽可能相近，即前缀的奇数偶数各
目录 概述决策树决策树的剪枝优缺点 决策树的构建特征选择/计算公式不纯度香农熵(Entropy)信息增益(Information Gain)基尼(Gini)指数分支度(Information Value)信息增益率(Gain Ratio) 决策树的生成ID3算法C4.5算法CART 决策树的剪枝 sklearn中的决策树决策树的随机性控制
「吃瓜记」第4章 决策树 4.1 基本流程4.2 划分选择4.2.1 ID3决策树4.2.2 C4.5决策树4.2.3 CART算法 4.3 剪枝处理4.4 连续与缺失值参考资料 4.1 基本流程 算法原理 从逻辑角度，一堆 if else 语句的组合从几何角度，根据某种准则划分特征空间关键：如何选择最优划分属性最终目
第四章 决策树 4.1基本流程 从逻辑角度就是 很多if else语句的组合 从集合角度，根据某种准则划分特征值空间 最终目的：将样本越分越细 且越来越纯(接近我们希望的划分的结果) 决策树的生成是一个递归过程： 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值同，无法划分 把当前结点标记为叶
剪枝min层剪去beta最小得分比alpha最大得分还要小的得分，如果alpha是8，beta比8小的节点都剪掉，因为max层，只会选最大的 剪枝max层剪去比alpha最大得分比beta最小得分还要大的得分，如果beta是8，alpha比8的节点都需要剪掉，因为min层只会选最小的 let board = [ ['', '
1.考虑无解的情况 2.考虑输出样例 3.概率题用生成的随机数模拟 4.从dfs杀到模拟退火 5.找规律猜答案 6.打表+分段打表 7.剪枝！ 最后奉上面对考试题时の奇技淫巧
F . Biggest Number 题意: 找出最大的字符串,不能一个地方走两次,不能走墙 思路: 看到数据量直接劝退,但是换种思路;其实这个题就是剪枝使得不超时,DFS是很好想到,重点就是剪枝.怎么剪枝那? 首先我们这样看.我们要找出最大的数,那么没有零越长这个数肯定就越长,所以第一步就是保证
