之前的文章：线性可分硬间隔支持向量机 链接: 线性可分硬间隔支持向量机中所介绍的方法对于线性不可分的数据集并不适用，因为在求解凸二次规划问题时不能保证所有的约束条件都得到满足。 假设样本数据集是线性不可分的，训练数据中存在一些奇异点，将这些奇异点去除之后，剩余的大部
原题链接：https://www.acwing.com/problem/content/description/101/ 一种新型的激光炸弹，可以摧毁一个边长为 RR 的正方形内的所有的目标。 现在地图上有 NN 个目标，用整数Xi,YiXi,Yi 表示目标在地图上的位置，每个目标都有一个价值WiWi 。 激光炸弹的投放是通过卫星定位的，但其有一个
文章目录1. 感知机模型2. 数据集的线性可分性3. 感知机学习策略——损失函数极小化4. 感知机学习算法4.1 原始形式4.2 对偶形式 感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1+1+1和−1-1−1二值。感知机对应于输入空
功能 数据格点 格式 (1)ZI = griddata(x,y,z,XI,YI) 用二元函数z=f(x,y)的曲面拟合有不规则的数据向量x,y,z。griddata 将返回曲面z 在点（XI,YI）处的插值。曲面总是经过这些数据点（x,y,z）的。输入参量（XI,YI）通常是规则的格点（像用命令meshgrid 生成的一样）。XI 可以是一行向量，这时XI
Take-home Final ProjectDue day: Jan 8, 2020December 16, 2019 The ?rst question is to estimate the multinomial Probit Model (MNP): Suppose thereare n consumers in the market, i = 1; 2; :::; n. Each of them makes comsumptiondecision according to her indire
SVM的算法是很versatile的，在回归领域SVM同样十分出色的。而且和SVC类似，SVR的原理也是基于支持向量（来绘制辅助线），只不过在分类领域，支持向量是最靠近超平面的点，在回归领域，支持向量是那些距离拟合曲线（回归的目标函数/模型是拟合曲线）。 上图我们看到还有一个变量，是ϵ，ϵ决定了
一 线性回归理论概述 回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法。
目录 @description@ @solution@ @accepted code@ @details@ @description@ 给定 n 个点，第 i 个点位于 (xi, yi)。 在第 i 个点与第 j 个点之间建边费用为 xi*xj + yi*yj。 求最小生成树。 Input 第一行一个整数 T (1≤T≤2000)，表示数据组数。 每组数据给定一个整数 n(2≤n
链接：http://139.9.84.16/problem/1006 Description 肥宅和他的老婆们最近沉迷《人被怪物猎：世界》，现在他们正在准备举行狩猎大赛！ 狩猎大赛只允许使用太刀和弓箭两种武器，两种武器分别放在两个仓库。狩猎需要先排队在仓库里挑选一把满意的太刀或者满意的弓，然后开始狩猎。 有很多台电
迭代器 调用了 __iter__方法 变成了可迭代对象 可迭代对象也会有__next__方法 取出下一个 直到无法取出 l = [1,2,3,4] x_r = x.__iter__() l_r.__next__() 1 for循环的本质 循环所有对象 都是迭代器协议 l = [1,2,3,4,5]l_r = l.__iter__()while True: try:
题目背景 这是一道模板题 题目描述 由小学知识可知，nn个点(x_i,y_i)(xi,yi)可以唯一地确定一个多项式 现在，给定nn个点，请你确定这个多项式，并将kk代入求值 求出的值对998244353998244353取模 输入格式 第一行两个正整数n,kn,k，含义如题 接下来nn行，每行两个正整数x_i,y_ixi,
对于数据集{xi,yi}i=1n\{x_i,y_i\}_{i=1}^n{xi,yi}i=1n，y是连续时为回归问题；y是离散时为分类问题； 从不同角度建立SVM模型
1.感知机学习算法 1.1 概述 感知机模型是一个二分类的的线性模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取-1和+1二值。感知机对应输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机模型如下（其中w和x为感知机模型参数）： f(x)=sign(w⋅x+b)sign
感知机感知机的定义感知机的数学表达式感知机的几何意义感知机的目标函数数据集线性可分目标函数推导感知机的优化方法 感知机的定义 感知机是二分类线性分类模型，输入为实例的特征，输出为实例类别，实例类别取+1和-1。感知机是属于判别模型，因为其求出分离超平面直接将输入实例
XGBoost算法是由GBDT算法演变出来的，GBDT算法在求解最优化问题的时候应用了一阶导技术，而XGBoost则使用损失函数的一阶导和二阶导，不但如此， 还可以自己定义损失函数，自己定义损失函数前提是损失函数可一阶导和二阶导。 XGBoost算法原理:(务必保证先学习决策树算法) 其实算法的
1.SVM与逻辑回归 软间隔SVM与逻辑回归的区别 1、逻辑回归通过输出预测概率后根据阈值进行判断类别，SVM则直接输出分割超平面，然后使用0/1函数对距离进行分类，不能直接输出概率值，如果需要SVM输出概率值则需要进行特殊处理，可以根据距离的大小进行归一化概率输出。 2、逻辑
首先，集成学习是指综合多个模型的结果，以提升机器学习的性能。相比单个模型，往往能取得更好的结果。而Bagging和Boosting是集成学习中的两个方法（还有一个stacking，暂不做阐释），刚开始接触时稍有混乱，在此稍浅地记录下学习历程，以便快速理解 1. Bagging Bagging是Bootst
A: 工戈草头右框七 S: 木丁酉 D: 大犬三羊古石厂 F: 土石二干十寸雨 G: 王旁青头戋（兼）五一 H: 目具上止卜虎皮 J: 日早两竖与虫依 K: 口与川，
P3367 【模板】并查集 题目描述 如题，现在有一个并查集，你需要完成合并和查询操作。 输入格式 第一行包含两个整数N、M，表示共有N个元素和M个操作。 接下来M行，每行包含三个整数Zi、Xi、Yi 当Zi=1时，将Xi与Yi所在的集合合并 当Zi=2时，输出Xi与Yi是否在同一集合内，是的话输出Y；否则话输出
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种可用于处理分类（classification）和回归（regression）任务的机器学习集成算法，和其它Boosting族的算法类似地分步构建模型，然后通过对任意可微的损失函数（loss function）的优化来进行推广运用。 Gradient Boosting的思想起源于Leo Briman的
供水设施 X星球的居民点很多。Pear决定修建一个浩大的水利工程，以解决他管辖的N个居民点的供水问题。现在一共有N个水塔，同时也有N个居民点，居民点在北侧从1号到N号自西向东排成一排；水塔在南侧也从1号到N号自西向东排成一排。 N条单向输水线（有水泵动力），将水从南侧的水塔引到
In the 24th24^{\text{th}}24th century, there is a country somewhere in the universe, namely Country Meow. Due to advanced technology, people can easily travel in the 3-dimensional space. There are NNN cities in Country Meow. The iii-th city is located at
http://charleshm.github.io/ 在使用机器学习算法的过程中，针对不同场景需要不同的评价指标，在这里对常用的指标进行一个简单的汇总。 一、分类 1. 精确率与召回率 精确率与召回率多用于二分类问题。精确率（Precision）指的是模型判为正的所有样本中有多少是真正的正样本；召回率（Reca
Problem Description AtCoDeer is thinking of painting an infinite two-dimensional grid in a checked pattern of side K. Here, a checked pattern of side K is a pattern where each square is painted black or white so that each connected component of each color
题目链接：http://poj.org/problem?id=3279 题目大意：有一个n*m的棋盘，0表示白色，1表示黑色。每次可以翻转当前位置，它的上下左右四个位置也会被相应翻转。问最少翻转多少次会使所有棋面显示为白色，并给出需要翻转的位置，0表示不翻转，1表示翻转。 思路：第一行的翻转状态决定了你第二行
