支持向量机SVM 一种二分类模型 定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器 间隔最大使得SVM有别于感知机，感知机虽然也用函数间隔，但是其利用梯度下降最小化损失函数，存在无穷多个分离平面，而间隔最大化只存在唯一解 学习策略：间隔最大化 等同于求解凸二次规划问题 也等价于正则化
\(\qquad\) 近些年来，各种中值问题层出不穷，很多朋友因此苦恼不已。 \(\qquad\) 其实，中值问题的一般性的解决方法大抵有\(4\)种： 1.考察函数性质(例如零点定理、介值定理、讨论最值点) 2.利用中值定理(\(\text{Fermat}\)引理、\(\text{Rolle}\)定理、\(\text{Lagrange}\)中值定理、\(
在李煜东的书上做题，做到余数之和（https://www.luogu.com.cn/problem/P2261），发现这个是整除分块的模板题。。不是很会，学学。 看完上题，对于这个式子$$ \sum _{i=1}^{n} \lfloor \frac{n}{i} \rfloor $$ 一定不会陌生 这个式子在oi数论中十分常见，莫比乌斯反演等都会用到。求解这个式子
Reinforcement Learning for Slate-based Recommender Systems: A Tractable Decomposition and Practical Methodology 本博客对SlateQ论文进行了解读，如有错误请评论指正。 文章目录 1. 论文算法介绍（第四、五章）1.1. SlateQ: 基于强化学习的推荐列表分解技术Sl1.2. 用Q值
目录 前言一、背景二、方法：自动搜索技术三、Swish 激活函数四、PyTorch实现Reference 前言 论文地址： https://arxiv.org/pdf/1710.05941.pdf. Swish的优点有： 1.无上界（避免过拟合） 2. 有下界（产生更强的正则化效果） 3. 平滑（处处可导 更容易训练） 4. x<0具有非单调性（对分布有
#0.0 前置知识 #0.1 循环同构 当字符串 \(S\) 中存在一个位置 \(i\) 使得 \[S[i\cdots n]+S[1\cdots n-1]=T \]则称 \(S\) 与 \(T\) 循环同构。 #0.2 最小表示 字符串 \(S\) 的最小表示为与 \(S\) 循环同构的所有字符串中字典序最小的字符串。 #1.0 朴素算法 思想很简单，我们每次比
Reinforcement Learning: An Introduction (second edition) - Chapter 5,6 Contents Chapter 1,2 Chapter 3,4 Chapter 5 5.1 Consider the diagrams on the right in Figure 5.1. Why does the estimated value function jump up for the last two rows in the rear? Why
声明：本文根据对遗传算法相关资料进行整理所得，所参考出处均在文末进行标注，如有侵权，请联系删除。 算法： 遗传算法 参照书籍： 遗传算法原理及应用（国防工业出版社） 应用问题： 寻优 遗传算法特点： （1）遗传算法以决策变量的编码作为运算对象。 （2）遗传算法直接以目标函数值作为搜索信息。 （3）
已知 \(M=\dfrac{{\rm e}^{2020}+1}{{\rm e}^{2021}+1} , N=\dfrac{{\rm e}^{2021}+1}{{\rm e}^{2022}+1}\) ，则 \(M,N\) 的大小关系为 \(\underline{\qquad\qquad}\). 解析： 法一：令 \(f(x)=\dfrac{{\rm e}^{x-1}+1}{{\rm e}^{x}+1}\) ，则 \(f'(x)=\dfrac{{\rm
二项式定理 二项式定理（英语：binomial theorem），又称牛顿二项式定理，由艾萨克·牛顿于1664年、1665年间提出. \[\begin{split}(x+y)^n=\sum_{k=0}^nC(_n^k)x^ky^{n-k}\end{split} \]证明： 首先补充一个知识 \(C_n^m=C_{n-1}^m+C_{n-1}^{m-1}\) 根据定义很容易得
Boosting，顾名思义，这是一个增强算法，而它增强的对象，就是机器学习中我们所熟知的学习器。在Valiant引入的PAC（Probably Approximately Correct，又称可能近似正确）中，学习器可被分为强学习器和弱学习器。其中，在处理二分类问题时，弱学习器被视为只比随机分类更好一点（即准确率略高于
步骤： a . \qquad a. a.创建shell脚本touch test.sh b .
目录前言一、概述1.1 脉冲调制1.2 AWGN信道带宽无限AWGN信道带宽受限AWGN信道1.3 接收机：检测二、信道带宽无限时的单极性基带传输2.1 系统模型单极性不归零码(NRZ)单极性归零码(RZ)2.2 误码性能分析2.3 仿真模型与仿真过三、信道带宽受限的双极性基带传输3.1 系统模型双极性不归零
0.前言 老年退役选手的消遣 1.莫比乌斯函数 \(\mu\)或莫比乌斯函数是指以下函数： \[\mu(n) = \left\{ \begin{aligned} 1 \quad\qquad\qquad \qquad \qquad \qquad \qquad n = 1 \\ \quad \qquad (-1)^k \qquad n = p_1 p_2...p_k, p_i为互不相同的素数 \\ 0 \quad\qquad\qquad
目录一、神经元模型1.1 M-P神经元1.2 激励函数1.2.1 单位阶跃函数1.2.2 logistic函数（sigmoid）1.2.3 tanh函数（双曲正切函数）1.2.4 ReLU（修正线性单元）1.2.5 激励函数对比1.3 罗森布拉特感知器1.4 Adaline（自适应线性神经元）二、神经网络模型2.1 线性不可分问题2.2 多层前馈神经网络三、神
CF671E Organizing a Race 题目大意 题目链接 K 国有 \(n\) 座城市和 \(n-1\) 条道路将它们相连。第 \(i\) 条道路连接了编号为 \(i\) 和 \(i + 1\) 的两座城市，道路长度为 \(w_i\)。 在 K 国驾驶时，每当到达城市 \(i\)，你的车会立即得到能使它行驶 \(g_i\) 个单位长度的油。 你现在
1.项目描述： \qquad 基于飞凌单片机OKA40i-C开发板，使用browser+boa进行通信，可以通过网页下载单片机的文件，也可以通过网页上传电脑客户端的文件到单片机。 2.开发环境：
卷积码的编译码原理 \qquad 卷积码又称为连环码，它和分组码有明显的区别。(n,k)线性分组码中，本组r = n-k个监督元仅与本组k个信息元有关，与其他各组无关，即分组码编码器本身是无记忆性的。卷积码则不同，每一个
第六章 统计量及其抽样分布 6.1 统计量 6.2 由正态分布导出的几个重要分布 6.2.1 抽样分布 6.2.2 χ 2 { \chi }^2 χ2分布：
1.设备号的获取 \qquad 设备号的获取方法：自动分配；指定设备号注册 2.自动分配函数 \qquad 函数：int alloc_chrdev_region(dev_t *dev, u
单项选择题 第1题 题面 1.十进制数 \(114\) 的相反数的 \(8\) 位二进制补码是： A.10001110\(\qquad\)B.10001101 C.01110010\(\qquad\)D.01110011 分析与解答 \(114\) 的相反数为 \(-114\)， \(-114\) 的二进制原码为 \(11110010\) 所以它的补码为原码按位取反加一 即为 \(10001110
它名字叫回归，但其实是用来二分类的 logistic函数 = sigmoid曲线（S型曲线） 标准logistic函数：\(
\qquad今天已经周四了，昨天上了一天的课，不知道为什么感觉很累。。。比在学校上课还累。 \qquad昨天刚刚补完codeforce的题目，目前，在补寒假累积的题目和知识点，这些题目估计得蚕食一段时间。顺着这些知识点在补充些题目感觉很舒服。 点赞 收藏 分享 文章举
LaTeX 超实用命令汇总前言GitHub 文档模板自定义字体添加脚注数学公式数学环境希腊字母小写大写上标 & 下标声调微分求和积分根式上划线 & 下划线分式大括号二元关系符箭头矩阵普通圆括号中括号大括号行列式非公式 前言 理工科 + 数学公式 = 请使用 LaTeX\LaTeXLATEX T
Description 给你\(n\)个数，求出\(\sum_{i=1}^{n} a_{i}\times i\qquad\) Input 共\(n + 1\)个数，分别为\(n\)和\(n\)个数\(a_{i}\)(\(1\)\(\leq i \le n\))。 Output \(\sum_{i=1}^{n} a_{i}\times i\qquad\) Examples Input 4 1 2 3 4 Output 30 Solution 根据题
