点此看题面 大致题意： 给定\(x,y\)两个数组，每次给定\(L,R\)，要求支持三种操作：设\(\overline{x}\)为\(x_{L\sim R}\)的平均数，\(\overline{y}\)为\(y_{L\sim R}\)的平均数，求\(\frac{\sum_{i=L}^R(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sum_{i=L}^R(x_i-\overline{x})^2}\)；把区间内所
最大熵模型 熵的概念 熵度量了事物的不确定性，越不确定的事物，它的熵越大，表示如下： \[H(X)=-\sum_{i=1}^np_i\log p_i \]n代表X的n种不同离散取值，而\(p_i\)代表了X取值为i的概率。 多个变量联合熵表示为 \[H(X,Y)=-\sum_{i=1}^np(x_i,y_i)\log p(x_i,y_i) \]条件熵的表达H(Y|X)表示如
文章目录第2章 89C51单片机的结构与原理2.1 89C51单片机的主要特性2.2 89C51单片机的内部总体结构2.3 89C51单片机的引脚功能2.3.1 89C51单片机引脚功能2.3.2 三总线结构2.3.3 单片机工作原理2.3.4 点亮最小单片机系统 第2章 89C51单片机的结构与原理 2.1 89C51单
本节我们将继续介绍粗糙集有关的概念。 上节我们介绍了知识粒度的矩阵表示形式，本节将介绍基于知识粒度属性约简定义和算法。 基于粗糙特征选择算法亦称为属性约简，其旨在保持数据集分类能力不变的前提下，通过约简冗余属性，最后得到问题的决策或分类规则。 相关定义 设决策信息系统
§3 Bernoulli试验和直线上的随机游动 文章目录§3 Bernoulli试验和直线上的随机游动1.Bernoulli 概型2. Bernoulli概型中的一些分布2.1 Bernoulli 分布2.2 二项分布2.3 几何分布2.4 Pascal分布3. 直线上的随机游动3.1 无限制随机游动3.2 两端带有吸收壁的随机游动4. 推广的
上篇博文介绍了CRF的标记序列的概率计算，本片博文专注于CRF的参数学习问题和序列解码问题。 CRF模型参数学习思路 在CRF模型参数学习问题中，我们给定训练数据集XXX和对应的标记序列YYY，KKK个特征函数fk(x,y)f_k(x,y)fk(x,y),需要学习CRF的模型参数wkw_kwk和条件概率Pw(y∣x
矩阵行列式计算 二阶行列式计算 \[ det \left( \begin{matrix} a & b \\ c & d \end{matrix} \right ) = ad - bc \] 三阶行列式计算 \[ det \left ( \begin{matrix} a_{11} & a_{12} & a_{13} \\ a_{21} & a_{22} & a_{23} \
传送门 首先，有 \[ x^{\overline n}=\sum_k\begin{bmatrix}{n\\ k}\end{bmatrix}x^{k}\\ \] 那么我们只需要求出\(x^{\overline n}\)即可，考虑倍增 \[ x^{\overline 2n}=x^{\overline n}(x+n)^{\overline n} \] 假设我们现在已经求出了\(x^{\overline n}\)，考虑如何求出\((x+n)^{\ove
数据分析师 数据分析师 抽样分布及参数估计 随机的基本概念 随机试验 随机试验是概率论的一个基本概念。概括地讲，在概率论中把符合下面三个特点的试验叫做随机试验： ●可以在相同的条件下重复的进行。 ●每次试验的可能结果不止一个，并且能事先明确试验的所有可能结
引论 热学 研究物质热性质和热现象规律及应用的学科 热力学系统 由大量微观粒子（分子、原子等）所组成的宏观物体 外界 系统以外的物体 宏观理论：热力学 微观理论：统计物理学（包含气体动理论） 第9章 气体动理论 气体动理论：研究气体热现象的微观理论 阿伏伽德罗常量： \[ N_A=6.
\[x^{x^{x^{x^{x^{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}}_{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}}}_{x^{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}}_{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}}}}_{x^{x^{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}}_{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}}}_{x^{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}}_{x^{x^{x}_{x}}_{x^{x}_{x}}
目录 1. 事件之间关系 2. 运算律 交换律 结合律 分配律 对欧律 例题 1. 事件之间关系 包含关系: \(\emptyset\subset A \subset \Omega\) 并关系 : \(A\cup B\) , \(A+B\) 交关系 : \(A\cap B = AB\) 差关系 : \(A-B\), A发生而B不发生, \(A-B=A-AB\) 无限可列个 : 按某种
题目 【内存限制：512 MiB】【时间限制：1000 ms】 【标准输入输出】【题目类型：传统】【评测方式：文本比较】 题目描述 $chitanda$ 有 $k$ 个卡包，第 $i$ 个卡包里有 $c_i$ 张卡，每张卡有一个能力值，其中第 $i$ 个卡包里的第 $j$ 张卡具有 $a_{i, j}$ 点能力值。 他准备选择 $k$ 张卡
当训练得到一个模型\(f\)时，我们希望\(f\)的泛化能力足够强，这样也代表它对于新的样本有比较好的预测能力。我们会通过实验检验\(f\)的泛化误差，那它的泛化误差到底是由哪几部分贡献？ 这里先给出结论：噪声、偏差与方差。 定义 训练模型的前提是我们能拿到一个数据集\(D\)，它其中包含多
Necklace of Beads Description Beads of red, blue or green colors are connected together into a circular necklace of n beads ( n < 24 ). If the repetitions that are produced by rotation around the center of the circular necklace or reflection to the axi
转载自：线性回归与非线性回归：1.0一元线性回归与代价函数（损失函数） 回归分析：用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联 因变量：被预测的变量（结果/标签），输出 自变量：被用来进行预测的变量（特征），输入 一元线性回归：包含一个自变量与一个因变量，并且变量的关系用一条直线来模拟 一元线性
Dimensionality Reduction —降维 预备知识 Data: X=(x1,x2,...,xN)N∗MT=(x1Tx2T...xNT)=(x11x12...x1Mx21x22...x2M...xN1xN2...xNM) X = (x_1,x_2,...,x_N)^T_{N*M} = \left(\begin{matrix} x_1^T\\x_2^T\\...\\ x_N^T\end{matrix}\right) = \left(\begin{matrix} x
密码学52件事 Number 22:如何用蒙哥马利算法表示一个数字和多个相乘的数字? 这篇依旧是密码学实现细节部分中的. 大多数内容来自于[1]. 安全和效率? 密码学的目标是设计高度安全的密码学协议,但是同时这些协议也应该被有效率的实现.这样就可以一次一次快速执行而不会因为用户变得而
Seq2Seq模型 传统的机器翻译的方法往往是基于单词与短语的统计，以及复杂的语法结构来完成的。基于序列的方式，可以看成两步，分别是 Encoder 与 Decoder，Encoder 阶段就是将输入的单词序列(单词向量)变成上下文向量，然后 decoder根据这个向量来预测翻译的结果。 encoder 阶段 encoder 阶
问题描述 将一个８*８的棋盘进行如下分割：将原棋盘割下一块矩形棋盘并使剩下部分也是矩形，再将剩下的部分继续如此分割，这样割了(n-1)次后，连同最后剩下的矩形棋盘共有n块矩形棋盘。(每次切割都只能沿着棋盘格子的边进行) 原棋盘上每一格有一个分值，一块矩形棋盘的总分为其所含各格分值之和
概率论知识回顾（一） 知识回顾 什么是随机现象？随机事件的定理是什么？ 随机事件的三个特性是什么？ 什么是样本空间？样本点以及事件？ 什么是基本事件？ 频数、频率、和概率三者的区别是什么 ⋂i=1nAi\bigcap_{i=1}^{n}A_i⋂i=1nAi 是指什么？ ⋂i=i∞Ai\bigcap_{i=i}^{\infty}A_i⋂i=
物理公式复习 必修1 运动/匀变速直线运动 平均速度: $\overline{v} (m/s)$ 加速度: $a(m/s^2)$ $\overline{v} = \frac{s}{t}$ $a = \frac{v_t - v_0}{t}$ $s = v_0 t + \frac{1}{2}at^2$ 证明可以考虑建立$t-v$图像那么$s$就是面积，根据梯形面积公式再结合$v_t = v_0 + at$即可
\(Beyas\)定理 首先由条件概率的计算式有 \[Pr\{A|B\}=\frac{Pr\{A\cap B\}}{Pr\{B\}}\] 结合交换律得到 \[Pr\{A\cap B\}=Pr\{B\}Pr\{A|B\}=Pr\{A\}Pr\{B|A\}\] 移项得到 \[Pr\{A|B\}=\frac{Pr\{A\}Pr\{B|A\}}{Pr\{B\}}\] 注意到\(B=(B\cap A)\cup(B\cap \overl
习题3-5 三角形判断 （15 分） 给定平面上任意三个点的坐标(x1,y1)、(x2,y2)、(x3,y3)，检验它们能否构成三角形。 输入格式: 输入在一行中顺序给出六个[−100,100]范围内的数字，即三个点的坐标x1、y1、x2、y2、x3、
