题目链接：https://atcoder.jp/contests/abc178/tasks/abc178_e 题意:给定n组坐标 求 思路： 去绝对值化简 假设xi>xj 有xi-xj+yi-yj 则(xi+yi)-(xj+yj) 或者有 xi-xj-yi+yj 则 (xi-yi)-(xj-yj) 所以把用两个数组记录x+y x-y 排序在找最大的差即可 1 #includ
题目描述 如题，给出一个无向图，求出最小生成树，如果该图不连通，则输出orz。 输入格式 第一行包含两个整数$N，M$，表示该图共有 NN 个结点和 MM 条无向边。 接下来 MM 行每行包含三个整数 X_i,Y_i,Z_iXi,Yi,Zi，表示有一条长度为 Z_iZi 的无向边连接结点 X_i,Y_iXi,Yi
XGBoost 原理及公式推导 *单位：东北大学* *作者：王文举* 1. xgboost描述 xgboost算法将各种弱评估器结合，是一种可扩展性提升树算法，弱评估器一般为CART树。 CART 树是基于类别的条件概率分布模型，其模型结构为二叉树。CART既
/** * 毛玻璃模糊算法 */ public static Bitmap doBlur(Bitmap sentBitmap, int radius, boolean canReuseInBitmap) { Bitmap bitmap; if (canReuseInBitmap) { bitmap = sentBitmap; } else { bitmap = se
目录 知识串讲 HMM VS MEMM 从随机场到马尔科夫随机场 条件随机场(CRF) MRF因子分解定理 线性链条件随机场(Linear-CRF) 一句话简介：条件随机场(Conditional Random Fields, 以下简称CRF)是给定一组输入序列条件下另一组输出序列的条件概率分布模型（是给定随机变量X条件下，
好早之前就发现逻辑斯蒂回归好像和朴素贝叶斯里面的后验概率公式还有最大似然、信息熵、交叉熵、伯努利分布、回归分析、几率（odds）等等有着千丝万缕CZFZ（错综复杂）、PSML（扑朔迷离）的关系。一直感觉逻辑斯蒂分布好像在很多地方都比较受宠并且有一些优良的性质经常被提及，不过又说
在学习C基础总结了笔记，并分享出来。有问题请及时联系博主：Alliswell_WP，转载请注明出处。 01-C基础第15天（快 yi通） 在学习C基础总结了笔记，并分享出来。有问题请及时联系博主：Alliswell_WP，转载请注明出处。
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt cqlq=pd.read_csv("cqlq.txt",sep="\s+",encoding="gbk") dxnt=pd.read_csv("dxnt.txt",sep="\s+",encoding="gbk") ggdq=pd.read_
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ Abstract 大多数基本行为，如移动手臂抓住物体或走进隔壁房间探索博物馆，都是在几秒钟的时间尺度上进化的；相反，神经元动作电位则是在几毫秒的时间尺度上发生的。因此，大脑的学习规则必须弥合这两个不同时间尺度之间的差
信贷评分卡前言1.逻辑回归原理1.1 求解方式1.2 逻辑回归为什么用sigmoid并且转化后的输出即为1的概率2.逻辑回归到评分卡2.1 woe及IV2.2 逻辑回归到评分卡2.3 评分卡的开发流程3.逻辑回归对数据的要求（比较严格）4.逻辑回归的优缺点5.算法需要注意的点 前言 在业界有几种不同的
单变量线性回归 符号说明 mmm代表训练集中实例数据 xxx代表输入特征/输入变量 yyy代表目标变量/输出变量 (x,y)(x,y)(x,y)代表训练集中的实例 (xi,yi)(x_i,y_i)(xi,yi) 代表第iii个观测实例 hhh代表学习算法解决方案或函数 代价函数 代价函数为 J(θ0,θ1)=12m∑i=1m(
实验目的： 1.Matlab中多项式的表示及多项式运算 2.用Matlab实现拉格朗日及牛顿插值法 3.用多项式插值法拟合数据 实验要求： 1.掌握多项式的表示和运算 2.拉格朗日插值法的实现（参见吕同富版教材） 3.牛顿插值法的实现（参见吕同富版教材） 实验内容： 1.多项式的表达式和创建；多项式的四则运
L1-007 念数字 (10分) 输入一个整数，输出每个数字对应的拼音。当整数为负数时，先输出 fu 字。十个数字对应的拼音如下： 0: ling 1: yi 2: er 3: san 4: si 5: wu 6: liu 7: qi 8: ba 9: jiu 输入格式： 输入在一行中给出一个整数，如：1234。 提示：整数包括负数、零和正数。 输出格式： 在一
试题 基础练习 数的读法 资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 Tom教授正在给研究生讲授一门关于基因的课程，有一件事情让他颇为头疼：一条染色体上有成千上万个碱基对，它们从0开始编号，到几百万，几千万，甚至上亿。 比如说，在对学生讲解第1234567009号位置上的
矩阵乘法 时间限制: 1 Sec 内存限制: 128 MB 题目描述 一个A×B的矩阵乘以一个B×C的矩阵将得到一个A×C的矩阵，时间复杂度为A×B×C。矩阵乘法满足结合律（但不满足交换律）。顺序给出n个矩阵的大小，请问计算出它们的乘积的最少需要花费多少时间。 输入 第一行输入一个
文章目录第9章：模型评估指标9.1 数据集划分方法9.2 模型性能度量9.2.1 回归问题评估指标9.2.2 分类问题评估指标 第9章：模型评估指标 9.1 数据集划分方法 在此评估方法中，我们假设测试样本也是从样本真实分布中独立同分布采样而得。 留出法（hold-out）：将数据集划分为两个互斥的子
链接：https://leetcode-cn.com/problems/di-yi-ge-zhi-chu-xian-yi-ci-de-zi-fu-lcof/ 代码 class Solution { public: char firstUniqChar(string s) { unordered_map<char, int> count; for (auto c: s) { count[c]++; }
Latex数学语句学习 为了使用 AMS-LaTeX 提供的数学功能，我们需要在导言区加载 amsmath 宏包： \usepackage{amsmath} LaTeX 的数学模式有两种：行内模式 (inline) 和行间模式 (display)。前者在正文的行文中，插入数学公式；后者独立排列单独成行，并自动居中。 在行文中，使用**$ ... $
资源限制 时间限制：1.0s 内存限制：512.0MB 问题描述 Tom教授正在给研究生讲授一门关于基因的课程，有一件事情让他颇为头疼：一条染色体上有成千上万个碱基对，它们从0开始编号，到几百万，几千万，甚至上亿。 比如说，在对学生讲解第1234567009号位置上的碱基时，光看着数字是很难
回顾 在介绍线性回归之前，我们来回顾一种函数： f(x)=ax+bf(x) = ax + bf(x)=ax+b 其图像为： 线性回归 如果我们使用的数据是D={(xi,yi)}D = \{(x_i,y_i)\}D={(xi,yi)}, 那么线性回归就是使得我们的学习器学得 f(xi)=wxi+bf(x_i) = wx_i + bf(xi)=wxi+b使得f(xi)≃yif(
文章目录常用场景问题1Logistic Function问题2决策边界Objective FunctionGradient Descent for Logistic RegressionStochastic Gradient Descent for Logistic Regression 公式输入请参考：在线Latex公式 常用场景 ·贷款违约情况（会违约/不会违约） ·广告点击问题（会点击/不会
线性可分支持向量机 （1）线性可分支持向量机如下图示： （2）分割超平面： 设C和D是两个不相交的凸集，则存在超平面P使得C和D分离。 两个集合的距离定义为两个集合间元素的最短距离，做集合C和D最短线段的垂直平分线。 如何定义两个集合的最优分割超平面，找到集
在自然语言处理中，困惑度是用来衡量语言模型优劣的一个方法。它的值是对交叉熵损失函数做指数运算后得到的结果。 交叉熵损失函数 单个训练样本的损失： loss=−1n∑i=1nyilogyi^=−logyj^loss=-\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_{i}log\hat{y_{i}}=-log\hat{y_{j}}loss=−n1∑i=1
子曰：“三人行，必有我师焉。择其善者而从之，其不善者而改之。” 本题给定甲、乙、丙三个人的能力值关系为：甲的能力值确定是 2 位正整数；把甲的能力值的 2 个数字调换位置就是乙的能力值；甲乙两人能力差是丙的能力值的 X 倍；乙的能力值是丙的 Y 倍。请你指出谁比你强应“从之”，谁比你
转载自 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/103330758 目录： GBDT多分类算法 1.1 Softmax回归的对数损失函数 1.2 GBDT多分类原理 GBDT多分类算法实例 手撕GBDT多分类算法 3.1 用Python3实现GBDT多分类算法 3.2 用sklearn实现GBDT多分类算法 总结 Ref
