有一道简单的题，序列 \(a\) 有 \(n\) 元素，选正好 \(k\) 个元素和的最大值？ 这道题可以用排序，但是这道题可以用来理解「二阶导」恒定的正负性。 用 \(g_k\) 表示选正好 \(k\) 个元素的最佳答案，把 \((k,g_k)\) 形成的点画在坐标系上，就能得到一个「上凸包」。 例如 \(a = [9,8,4,2,-9,-
斜率优化 介绍 斜率优化就是把 dp 的过程转换为求函数截距最小值和最大值的奇妙方法 网上的绝大部分博客都是一来就讲要怎么怎么做，却没有人讲怎么想到这么做的，这里就来讲一下究竟是怎么从一个普普通通的转移式想到去把它转换为求截距的 对于一个 dp 式子，比如 \(f_i=\min\limits_{1
作者：Oto_G QQ: 421739728 目录简介基础差异的描述好的差异比较算法介绍名词解释两个定理绘制编辑图感谢 简介 本文章对Myers差分算法(Myers Diff Algorithm)进行了细致讲解，适合对Myers差分算法完全不了解的小白进行学习。 本文所使用的Myers工具在Myers View (myer-view.vercel.a
九联科技宣讲会 笔试 笔试主要考察两个方面，数学水平 和 逻辑能力 。共 8 道题，两道必做题，两组 3 道至少完成 1 道的。 必做题一道考察矩阵乘法，一道是一次性称重完成次品检测。在次品检测的题目中，我把问题想复杂了。 一次性称重要解决的是如何区分次品来自于哪一种产品，只要每种产品
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25610 原文出处：拓端数据部落公众号 配对交易提出的问题之一是股票的贝塔值相对于市场的不稳定估计。这是一个可能的解决方案的建议，这并不是真正的解决方案。看看下图： Microsoft的滚动系数（回归：MSFT~SPY）- 120 天的窗口，纯蓝色是使用完整样本估计的 be
我们在上一节中已经很详细地学习了有关线性回归算法的推导过程，具体可点击此处阅读：https://blog.csdn.net/weixin_56197703/article/details/123141469 目录 一、简单线性回归： 1、正规方程实现： 2、sklearn算法实现： 二、二元一次方程线性回归： 1、正规方程实现： 2、sklear
直线的斜率是2*a[i]，用一个已知斜率的直线去向上平移。当前面的线段不满足斜率大于2*a[i]时，是要淘汰的，因为截距不是最小的，直到碰到第一斜率大于2*a[i]（一定的数值）的点，这个点（b[j]，dp[j]+b[j]^2）使得dp[i]最小，
简述 闲话 wqs 二分最初由王钦石在他的 2012 年国家集训队论文中提出，而从 IOI 2016 的 Aliens 题目开始，这种方法开始逐步在竞赛圈中有了一定的地位。在国内我们一般称为「wqs 二分」，而在国外一般称为「Alien Trick」。 常见适用范围 应用 wqs 二分的一种常见的问题形式为：给定一些
玩具装箱题解 - 洛谷 玩具装箱题解 - cnblogs 斜率优化 - OIWiki 玩具装箱（HAOI2008） P 教授要去看奥运，但是他舍不下他的玩具，于是他决定把所有的玩具运到北京。他使用自己的压缩器进行压缩，其可以将任意物品变成一堆，再放到一种特殊的一维容器中。 P 教授有编号为 \(1 \cdots n\) 的
在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 基本函数形式： 一元线性函数： y=w*x+b # 一元线性回归的实现 # 导入matplotlib库，主要用于可视化 import numpy as np from matplotlib.fon
python判断 射线是否与圆相交 # 以上是返回截距式方程的y=kx+b的k和b def GeneralEquation(first_x,first_y,second_x,second_y): A = second_y-first_y B = first_x-second_x C = second_x*first_y-first_x*second_y k = -1 * A / B b = -1 * C / B re
https://www.bilibili.com/video/BV1F7411x7MQ?p=2 注解： 1.截距：直线和y轴的交点到x轴的距离，或者说交点的纵坐标。 2.斜率会产生较大的影响。 3.截距会产生较小的影响。 4.误差项避免不了。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22805 原文出处：拓端数据部落公众号 为什么需要虚拟变量？ 大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不同
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22805 原文出处：拓端数据部落公众号 为什么需要虚拟变量？ 大多数数据都可以用数字来衡量，如身高和体重。然而，诸如性别、季节、地点等变量则不能用数字来衡量。相反，我们使用虚拟变量来衡量它们。 例子：性别 让我们假设x对y的影响在男性和女性中是不
ML之SLR：简单线性回归；根据多组数据(x,y)模拟得到一次线性方程(斜率和截距)，然后输入新的x来智能预测y值 目录 输出结果 代码设计 输出结果 代码设计 import numpy as np def fitSLR(x,y): n=len(x) dinominator = 0 numerator=0
import statsmodels.api as sm x = sm.add_constant(x) # 添加截距项 modelDfs = sm.OLS(y, x) result = modelDfs.fit() result.summary()
今天收到了北京大学老师打来的电话，问我如果没有被数据科学方向的导师录取，愿不愿意去读生物统计的博士。 我婉拒了，些许遗憾，但不后悔，原因全是个人选择，读博挺好的，但是我决定换一种环境，去工作了。 从去年11月开始申请，到一系列的纠结，到现在做下决定，确实是释然了很多。读书很自由，但读
凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件：econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 正文br/>关于下方文字内容，作者：魏泽新，中国人民大学财政金融学院，通信邮箱：weizexin@ruc.edu.cn
原文视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Bf4y1m7eM?p=2&spm_id_from=pageDriver 在 的范围内，对于给定的 ， 求 关于x函数 的最小值 S 是 X的子集，因此子问题的最小值肯定不会
由于刚学带权二分，所以考虑带权二分 对于dp优化型题目，首先写出普通dp方程，\(f_{i,a,b}\)表示前i个宝可梦用a个精灵球和b个超级球期望能抓住几只 \[f_{i,a,b}=max(f_{i-1,a-1,b}+p_{i},f_{i-1,a,b-1}+q_{i},f_{i-1,a-1,b-1}+q_{i} * p_{i}-q_{i}*p_{i}) \]我们发现一只宝可梦用一只球
题目描述 有 N N N 个任务排成一个序列在一台机器上等待执行，它们的顺序不得改变。 机器会把这 N N N
面板数据变系数模型 前言：在这一篇文章中，我们将某些影响因素的作用范围扩大，这些因素不仅影响截距项的变动，而且也能影响到斜率项。因素的作用范围就可能有一下几种组合，单独影响截距，单独影响斜率，既影响截距又影响斜率，既不影响截距也不影响斜率（随机效应）。因素又区分为两类，时间因素与个
(按行枚举) O(n!)说明：对角线dg[u + i]，反对角线udg[n - u + i]中的下标表示的是截距(u, i)即(x, y)对角线y = x + b, 截距b = y - x（因为我们要把b当做数组下标，所以b不能是负的，所以我们+n，保证是结果是正的） 反对角线y = -x + b, 截距是b = y + x 1 class Solution 2 { 3
CF311B Cats Transport 暑假到现在终于过了这道题
应用统计学： 物理条件一致时，有理由认为方差是一致的。配对检验可排除物理影响，使方差变小，但是自由度降低了，即样本数变小。二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件： PP图统计图要看中间的贴近情况 即先通过直方图得到PP-plot，通过散点图拟合一个线性直
