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  • BUAAOO第一单元的总结2019-03-26 12:42:53

    ---恢复内容开始--- Homework1 简单多项式求导 程序架构 由于对java的生疏和不了解,第一次作业很羞愧的只用了一个类。 1.在输入之后调用Polyformat函数检查输入的格式,A检索有无非法字符,B检索有符号整数格式,C消除所有空格并对表达式前加符号。 2.调用Poly构造器,使用正则表达式对表

  • bzoj3462: DZY Loves Math II2019-03-24 15:43:05

    状态很差脑子不清醒了,柿子一直在推错。。。。 。。。 不难发现这个题实际上是一个完全背包 问题在于n太大了,相应的有质数的数量不会超过7个 假设要求sigema(1~plen)i pi*ci=n 的方案数 令xi=ci/(S*pi),yi=ci%(S/pi),注意yi<S/pi 则等价于sigema(1~plen)i S*xi+yi*pi=n 若令sigema(1

  • 统计相关系数——Kendall Rank(肯德尔等级)相关系数2019-03-15 20:48:52

    参考内容: 统计相关系数(3)——Kendall Rank(肯德尔等级)相关系数及MATLAB实现 作用: Kendall相关系数是一个用来测量两个随机变量相关性的统计值。肯德尔相关系数的取值范围在-1到1之间,当τ为1时,表示两个随机变量拥有一致的等级相关性;当τ为-1时,表示两个随机变量拥有完全相反的

  • 评价指标1--F1值和MSE2019-03-15 10:52:36

    1,F1=2*(准确率*召回率)/(准确率+召回率) F1的值是精准率与召回率的调和平均数。F1的取值范围从0到1的数量越大,表明实现越理想。 Precision(精准率)=TP/(TP+FP) Recall(召回率)= TP/(TP+FN) 2,均方误差(MSE,Mean Square error) 是回归精度的常用评价指标 MSE = 1/n * sum(yi-f(xi))2    其

  • 1002 写出这个数 (20 分)2019-03-10 21:54:54

    读入一个正整数 n,计算其各位数字之和,用汉语拼音写出和的每一位数字。 输入格式: 每个测试输入包含 1 个测试用例,即给出自然数 n 的值。这里保证 n 小于 10 ​100 ​​ 。 输出格式: 在一行内输出 n 的各位数字之和的每一位,拼音数字间有 1 空格,但一行中最后一个拼音数字后没有空

  • 决策树算法梳理2019-03-05 11:50:17

    1.信息论基础 熵 联合熵 条件熵 信息增益 基尼不纯度 熵:(entropy)是表示随机变量不确定性的度量,如果一件事有nnn种可能结果,每种结果的概率为pi(i=1,2…,n)p_i(i=1,2…,n)pi​(i=1,2…,n),那么熵表示为 H=−∑i=1npilogpiH = -\sum _{i=1}^{n}p_ilogp_iH=−i=1∑n​pi​logpi​

  • PAT菜鸡进化史_乙级_10182019-03-02 16:52:01

    PAT菜鸡进化史_乙级_1018 大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏:两人同时给出手势,胜负规则懒得插图了hhh 现给出两人的交锋记录,请统计双方的胜、平、负次数,并且给出双方分别出什么手势的胜算最大。 输入格式: 输入第 1 行给出正整数 N(≤105​​),即双方交锋的次数。随后 N 行,每行给

  • 机器学习读书笔记第六章支持向量机(1):间隔与支持向量2019-02-02 15:50:31

    1.分类学习最基本的想法就是:基于一个训练集D在样本空间中找到一个划分超平面,将不同的类别样本分开。两类训练样本“正中间”超平面所产生的结果是最鲁棒的,对局部扰动容忍最好,对于未见的实例的泛化能力最强。 2.划分超平面可以由:方程来描述,其中为法向量,决定了超平面的方向,b为位移项,

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