神经网络（ Artificial Neural Networks——ANNs） 神经网络表示适合神经网络学习的问题组成神经网络的主要单元感知器感知器的表征能力感知器训练法则delta法则感知器法则 vs Delta法则 多层网络和反向传播网络反向传播算法增加冲量项 BP算法可能面临的问题收敛性和局部极小
1.XGBoost参考博客： (89条消息) XGBoost超详细推导，终于有人讲明白了！_abcdefg90876的博客-CSDN博客 (89条消息) xgboost公式推导_guoxinian的专栏-CSDN博客_xgboost公式 (89条消息) XGBoost——机器学习（理论+图解+安装方法+python代码）_机器学习初学者必看，关注我，一起了解机器学
下面是用c语言实现的关于图的邻接矩阵表示及其存储代码： 1 #include<iostream> 2 using namespace std; 3 /*使用邻接矩阵表示法创建无向图*/ 4 /** 5 * 1、输入总顶点数和总边数 6 * 2、依次输入点的信息存入顶点表中 7 * 3、初始化邻接矩阵，使每个权值初始化为极大值
计数场。 T1 AGC036F. Square Constraints zzz 哥哥搬的 nb 题，还不会。 T2 「LibreOJ NOI Round #2」不等关系 zrq 学长讲过的题诶。 只满足 \(\texttt <\) 关系的话，答案是个多重集排列 \(\dfrac{n!}{\prod a_i!}\)。 这样算会让一些 \(\texttt >\) 不满足，考虑容斥，枚举 \(\texttt
A. 1.最小权值 题面解题思路Code ybtoj 宽搜进阶 A. 1.最小权值 题面 解题思路 二分，路径上最大的数 宽搜时加上条件，下一个点不能超过mid，就一定能保证这条路的最大值不大于mid 因为二分会不断缩减到正确答案，最后答案路径的最大值一定等于mid 可以重复走，可以发现只要能
正题 题目链接:https://www.luogu.com.cn/problem/AT3913 题目大意 给出一棵有边权的树，你每次可以选择一条链让所有的边异或上同一个值，求最少的操作次数使得所有边的权值都为\(0\)。 \(2\leq n\leq 10^5,0\leq w<16\) 解题思路 一条边的权值可以视为连接的两个点的权值异或，那么
题目描述 一共有n（n≤20000）个人（以1--n编号）向佳佳要照片，而佳佳只能把照片给其中的k个人。佳佳按照与他们的关系好坏的程度给每个人赋予了一个初始权值W[i]。然后将初始权值从大到小进行排序，每人就有了一个序号D[i]（取值同样是1--n）。按照这个序号对10取模的值将这些人分为10类。也就
题目 有一个数列 \(a\)，其权值为 \(\sum_{i=1}^ni*a_i\)， 现在可以任意选择其中一个数字扔到任意位置，使权值和最大。 \(n\leq 2*10^5,|a_i|\leq 10^6\) 分析 不妨先将原数列的权值算一遍，那么其实只是让改变的权值尽量大。 设选择的数字为 \(a_i\)，选择的位置为 \(j\)。 当 \(j<i\)
首先介绍一下什么是哈夫曼树？给定N个权值作为N个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。 哈夫曼树又称为最优树.1、路径和路径长度在一棵树中，从一个
假设有4个2维的数据，数据的特征分别是(3,3),(4,3),(1,1),(2,1)。其中（3,3)和（4,3)这两个数据的标签为1，(1,1)和(2,1)这两个数据的标签为-1。 使用单层感知器来进行分类，如下： import numpy as np #导入科学计算包 import matplotlib.pyplot as plt #导入画图包 '''定义输入，我们习惯上
路径长度：从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成这两个结点之间的路径，路径是的分支数目称做路径长度。 哈夫曼树的概述： 给树的结点赋予某种树值，称此数值为结点的权。 从根结点到该结点之间的路径长度与该结点的权的乘积称为带权
A B C D E 考虑设\(1\)号点的权值为\(x\) 那么其它所有点的权值则可以得到确定。 且每个点的区间限制都会为\(x\)添加一个形如\(l_i \ge x^w_i \le r_i\)的限制 这个限制容易发现是\(trie\)树上的\(logn\)个子树 维护一下即可。 F G 这是一个类似背包的问题。 我们考虑写出每个物
11.2赫夫曼树 赫夫曼树基本介绍： 1、 给定n个权值作为n个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度 (wpl)达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree), 还有的书翻译为霍夫曼树 2、 赫夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近 赫夫曼树几
问题描述 有一棵 n 个节点的树，树上每个节点都有一个正整数权值。如果一个点被选择了，那么在树上和它相邻的点都不能被选择。求选出的点的权值和最大是多少？ 输入格式 第一行包含一个整数 n 。 接下来的一行包含 n 个正整数，第 i 个正整数代表点 i 的权值。 接下来一共 n-1 行，每行描
10-哈夫曼编码及综合 题目描述 计算一棵二叉树的带权路径总和，即求赫夫曼树的带权路径和。 已知一棵二叉树的叶子权值，该二叉树的带权案路径和APL等于叶子权值乘于根节点到叶子的分支数，然后求总和。如下图中，叶子都用大写字母表示，权值对应为：A-7，B-6，C-2，D-3 树的带权路径和 = 71
切分定理 切分 把图中的节点分为两部分，称为一个切分（Cut）； 横切边 如果一个边的两个端点，属于切分（Cut）不同的两边，这个边称为横切边（Crossing Edge）; 切分定理 给定任意切分，横切边中权值最小的边必然属于最小生成树； 树也可以理解图 子节点可以理解为邻接节点 一节点 的所有子节点成为邻
#include <stdio.h> #include <string.h> #define N 100 /* 这道题的输入要比较小心的处理， 由于字符是按顺序给的，所以我们不需要保存字符 -----------------基本思路------------ n = read() f[n] = read() best = 最优权值和 m = read() 循环 m 次: 读方案， 计算当前方
一.什么是Prim算法 普里姆算法查找最小生成树的过程，采用了贪心算法的思想。对于包含 N 个顶点的连通网，普里姆算法每次从连通网中找出一个权值最小的边，这样的操作重复 N-1 次，由 N-1 条权值最小的边组成的生成树就是最小生成树。 二.Prim实现的思路 将连通网中的所
哈夫曼树：给定N个权值作为N个叶子节点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。而哈夫曼编码则是对上述的节点进行左右区分并编码。 思路:弄一个结构体，包含
类似于限制类的就应该往最大流方向考虑 类似于最小化/最大化选择的 应该往最小割方向考虑 1.类似于两个集合划分 就是类似于 i 分配到\(S1\)权值为\(A_i\) , 分配到\(S2\)权值为\(B_i\) 拆点，分成\(L_i,R_i\)中间连一条边 边权是\(cost_i\) 能分配到S1的就L朝S连个无限大 能
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P7297 解题思路： 对于每个颜色 \(c\)，在第 \(c\) 层作出一条链，对于 \(1 \le i \lt n\)，\((i,c)\) 和 \((i,c+1)\) 之间有一条权值为 \(1\) 的双向边。 \((i,0)\) 向 \((i, b_i)\) 连一条权值为 \(0\) 的有向边。 对于所有 \(S_{c, b_i}
训练网络时，通常先对网络的初始权值按照某种分布进行初始化，如：高斯分布。初始化权值操作对最终网络的性能影响比较 大，合适的网络初始权值能够使得损失函数在训练过程中的收敛速度更快，从而获得更好的优化结果。但是按照某类分布随机初始化 网络权值时，存在一些不确定因素，并不能保
''' 异或 0^0 = 0 0^1 = 1 1^0 = 1 1^1 = 0 ''' import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #输入数据 X = np.array([[1,0,0], [1,0,1], [1,1,0], [1,1,1]]) #标签 Y = np.array([[-1],
题解 洛谷 P3236 [HNOI2014]画框 题目链接 题意描述 给定一张每边 \(n\) 个点的完全二分图，每条边有权值 \(A_{i,j}\) 和 \(B_{i,j}\) ，选择完美匹配 \(E\) ，求 \(\min\{\sum\limits_{p_i\in E}A_{i,p_i}\times\sum\limits_{p_i\in E}B_{i,p_i}\}\) \(n\leq 70,A_{i,j},B_{i,j}\leq2
厂长买了一整间房屋作为车间，现准备将整个房屋分成若干个车间。装修公司规定分拆房屋的价格等于被分拆房屋的面积。如想将面积为200的房间分拆为面积为80、70和50的三个车间，第一次将房屋分拆为面积120和80的两个房间，花费200，第二次将面积为120的房间分拆为面积为70和50的两个房间，
