1、间隔与支持向量 支持向量机(support vector machine)是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题。 对于二分类学习，假设现在的数据是线性可分的，这时分类学习最基
Dirichlet 前缀和 题目链接：luogu P5495 题目大意 给你一个数组，要你求它狄利克雷卷积数组的异或和。 思路 考虑那些位置会被贡献给 \(x\)。 先拆分：\(p_1^{k_1}p_2^{k_2}...p_{m}^{k_{m}}\) 然后就是所有的 \(p_1^{k_1'}p_2^{k_2'}...p_{m}^{k_{m}'}\) 满足所有 \(k'_i\leq k_i\)。
学习自该位大神的博客--高维前缀和 大致就是我们考虑高维前缀和的时候，朴素的想法是通过容斥原理求前缀和，在维数较高时不可取。故，我们采取用 for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++) a[i][j]+=a[i][j-1]; for(int i=1;i<=n;i++) for(int j=1;j<=m;j++)
高维前缀和 主要内容 昨天（\(\texttt{2022.2.28}\)）打 ARC 的 D 题时，恍然发现我不会高维前缀和，匆匆来学一下。 比如二维前缀和 \(s_{i,j}\) 表示在一个二维平面上从 \((1,1)\) 到 \((i,j)\) 的所有点的权值之和，我们定义高维前缀和 \(s_{p_1,p_2,p_3,\cdots,p_n}\) 表示所有 \((q_1,q
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
a = np.arange(120).reshape(2,3,4,5) 得到shape为(2,3,4,5)的高维数组a，输出a为： [[[[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [ 10 11 12 13 14] [ 15 16 17 18 19]] [[ 20 21 22 23 24] [ 25 26 27 28 29] [ 30 31 32 33 34]
二维的容斥的规律： b[x1][y1]+=c; b[x2+1][y1]-=c; b[x1][y2+1]-=c; b[x2+1][y2+1]+=c; 一个[]变化则符号变化，两个又不变 同理三维 一个[]变化则符号变化，两个不变，三个又变
代码原文 <!DOCTYPE html> <html> <head> <title>数据可视化—实验5—高维非空间数据可视化</title> <meta charset = "utf-8"> <script src = "echarts.js"></script> <script src=&qu
智乃酱的子集与超集 Sol: 高维前缀和 从二维前缀和的另一种方法扩展的高维。 普通的二维前缀和需要容斥。另一种方法是先处理行的前缀和，再处理列的前缀和，算两次，不需要容斥。 高位前缀和同样运用了这个原理。 储存一下代码当板子。 Code: #include<bits/stdc++.h> #define rep(i,a,
pointNet 无序性： 低维特征(\(N*3\))经过MLP层上升到高维，然后对高维采用最大池化 旋转不变性： 2个TNet, 学习一个旋转矩阵，对输入进行校正，对提取的特征也进行校正 pointNet++ pointNet没有局部的概论，要不对单个点，要不对所有点进行操作，为解决这一问题，PointNet++引入领域球进行区域划
现在的GBDT和LR的融合方案真的适合现在的大多数业务数据么？现在的业务数据是什么？是大量离散特征导致的高维度离散数据。而树模型对这样的离散特征，是不能很好处理的，要说为什么，因为这容易导致过拟合。下面的一段话来自知乎： https://www.freesion.com/article/2770862148/
小螺号呀滴滴地吹，ycx 呀 xjb 写。 数据结构非经典算法 cdq 分治 传统分治算法是当前区间分成两个区间递归下去各解决各自的。cdq 分治是不仅把两部分的子问题都解决了，还让左部分对右部分进行贡献（右对左也行？）。如果左对右贡献的时间复杂度仅与当前处理区间长度 \(n\) 有关，并且是其 p
SOSDP 与 高维前缀和 高维前缀和 我们知道一维前缀和的写法：\(s_i = s_{i-1}+a_{i}\)，那么对于二维前缀和呢？ 显然，根据容斥原理，我们有 \[\operatorname{sum}(x_1,y_1)=s_{x_1,y_1}-s_{x_1,y_1-1}-s_{x_1,y_1-1}+s_{x_1-1,y_1-1} \]处理二维前缀和还可以这么写，但是三维，四维呢？这玩意搞
KPCA：将低维数据 通过核函数 映射至高维空间，而不需要知道具体的转变函数，使原本线性不可分的数据在高维空间中变得线性可分，可以继续使用PCA来进行降维； 明确地说核函数就是计算高维线性可分空间中数据内积的方法，而内积是衡量距离的重要指标，因此通过核函数来描述高维线性空间中数据的
ML之FE：数据处理—特征工程之高维组合特征的处理案例(矩阵分解)——基于LoR算法的广告点击预估问题 目录 特征工程之高维组合特征的处理思路 1、原始数据：语⾔言和类型两种离散特征 2、为了提高拟合能力，语言和类型可以组成二阶特征 3、以逻辑回归算法为例例 4、所有的特征，才
核函数只是用来计算映射到高维空间之后的内积的一种简便方法。 核函数将m维高维空间的内积运算转化为n维低维输入空间的核函数计算，从而巧妙地解决了在高维特征空间中计算的“维数灾难”等问题，从而为在高维特征空间解决复杂的分类或回归问题奠定了理论基础。 李航的《统计学习方
#异常检测——高维数据异常检测 主要内容包括： Feature Bagging 孤立森林 文章目录 1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、总结 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅
可有偿投稿计量经济圈，计量相关则可 邮箱：econometrics666@sina.cn 所有计量经济圈方法论丛的do文件都放在社群里,可以直接取出使用运行,也欢迎到研究小组交流访问.感谢邹恒甫教授对计量经济圈的关注和支持. 今天，我们“面板数据研究小组”将为计量经济圈的圈友引荐一个处理多重高维固
基于稀疏建模的序列集成学习在高维数值数据离群点检测中的应用 — 2018 发表于AAAI（CCF A) 目录 AbstractIntroductionRelated WorkHigh-dimensional Outlier Detection MethodsOutlier Ensemble Learning SEMSE for Mutual Refinement of Feature Selection and Outli
【参考】 对于集合 \(U = \{1,2,\cdots,n\}\)， 有下标系统 \(A = \{X\mid X\subseteq U\}\)，和定义在 \(A\) 上的函数：\(f:A\to \mathcal R\)。（\(\mathcal R\) 大概是某个很牛逼的代数系统，有交换律什么的，应该直接默认是实数域就行了） 本文讨论对于这个函数 \(f\) 的变换。 用状压模拟
[CF449D] Jzzhu and Numbers - 高维前缀和,容斥 Description 从 \(\{a_i\}\) 里面选出一个非空子集使这些数按位与起来为 0，有多少种方案 Solution 容斥，恰好有 0 个 1 的数目 = 至少有 0 个 1 的数目 - 至少有 1 个 1 的数目 + …… 设 gi 表示选择一个子集与起来，使得 i 为 1 的位
今天的部分是维度灾难。在人的一般直觉里一般是认为“越精细的就越好”，但实际上在机器学习甚至大多数学科里，“过度的精细”可能反而带来极大的问题：譬如对于一个球体（或者高维里类似球体的东西），维度高到一定程度之后它的体积（或类似的概念）反而开始下降直至无限趋近于0。同时，维度的增高
第六讲、降维 1.特征值分解 设A是n阶方阵，如果有常数入和n维非零列向量α的关系式： Aα = λα 成立，则称λ为方阵A的特征值，非零向量α称为方阵A 的对应于特征值入的特征向量。 2.降维简介 降维（dimensionality reduction) :将数据的特征数量从高维转换到低维； ①实际中很多数据是高维
https://blog.csdn.net/hustqb/article/details/78144384 t-sne数学原理https://zhuanlan.zhihu.com/p/57937096 什么是t-SNE？ t-SNE的主要用途是可视化和探索高维数据。 它由Laurens van der Maatens和Geoffrey Hinton在JMLR第九卷(2008年)中开发并出版。 t-SNE的主要目标是将多
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）算法兼具形式优美和高效好用，难得地受到了跨学术界和工业界的好评。 一、SVM 算法介绍 在支持向量机中有三个重要概念，也是组成支持向量机的重要构件： 最大间隔高维映射核方法 这三个部件是彼此独立又互相关联的关系，他们在一起共同成就了SVM
