06 2018 档案
摘要:把上次建模校赛一个根据三围将女性分为四类(苹果型、梨形、报纸型、沙漏)的问题用逻辑回归实现了,包括从excel读取数据等一系列操作。 Excel的格式如下:假设有r列,则前r-1列为数据,最后一列为类别,类别需要从1开始,1~k类, 如上表所示,前10列是身高、胸围、臀围等数据(以及胸围和腰围、胸围
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摘要:将百度文库上一份局部加权回归的代码,将其改为模板以便复用。 q2x,q2y为数据集,是n*1的矩阵; r是波长参数,就是对于距离的惩罚力度; q_x是要拟合的数据横坐标,是1*n的矩阵; 得到的q_y即为所求坐标,是n*1的矩阵。 由于使用的是正规方程而非最小化代价函数来求方程,这份代码就留给建模的
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摘要:Kmeans——不断松弛(?我的理解)模拟,将点集分成几堆的算法(堆数需要自己定)。 局部加权回归(LWR)——非参数学习算法,不用担心自变量幂次选择。(因此当二次欠拟合, 三次过拟合的时候不妨尝试这种办法) 逻辑回归Logistic Regression(Sigmoid)——分类问题的常用拟合函数
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摘要:Problem H. Cups and Beans 2017.8.11 原题: There are N cups numbered 0 through N − 1. For each i(1 ≤ i ≤ N − 1), the cup i contains Ai beans,and this cup
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摘要:之前经学长推荐,开始在B站上看Andrew Ng的机器学习课程。其实已经看了1/3了吧,今天把学习笔记补上吧。 吴恩达老师的Machine learning课程共有113节(B站上的版本https://www.bilibili.com/video/av9912938)。这篇学习笔记是结合第一、二部分
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摘要:遗传算法的定义,摘自维基百科: 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择以及杂交等。 具体怎么实现呢?其实也很好理解,给每个对象一个
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摘要:首先是主方法QUCIKSORT:(从小到大排列) 而后,只需要再写一个cmpbig方法来完成两个量之间的比较大小功能即可。
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摘要:数据收集 数据分析 机器学习框架 数学建模的目的
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摘要:1. 向量化。 尽量少用for循环。 2. 循环竖着走比横着走快。 3. 内置函数也有优化的空间 不少内置函数都有大量的error check。直接用profiler找出真正干活的。不少内置函数在网上都有人提供了更快的版本的,当然功能弱一些,正好符合提速的需求。 4. 尽量给不要修改函数的变量 利用
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摘要:一段十进制转二进制的代码,方便各种乱搞的题目用: 二进制转十进制:
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摘要:由于深陷于JAVA的面向对象思想,常常会用到结构体,记一下这个模板,方便直接调用进行结构体排序: 调用:
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摘要:自己写的一个分数模板,在运算操作时进行了防溢出的优化: 测试代码:
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摘要:三分法,是对于有且只有一个极值点 的函数,求其极值点的方法。比如抛物线等图形,就可以用这类方法。 一定要仔细分析题目,确认函数符合性质才可使用!!! 给出一模板:
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摘要:求解形如ax+by == n (a,b已知)的方程的非负整数解个数时,需要用到扩展欧几里得定理,先求出最小的x的值,然后通过处理剩下的区间长度即可得到答案。 放出模板:
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摘要:图论里非常常用的dijkstra,自己加了个路径查找,做个模板吧:
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摘要:虽然这道题用最小割没有做出来,但是这个板子还是很棒:
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摘要:虽然是题看错了,并不用这么做……贴上模板以防万一: (x1,y1,x2,y2)为线段的两个端点,(x3,y3)为圆心坐标,r为半径:
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摘要:准备把我原来自建博客上的内容(www.zinyy.com)往这里搬运啦。(自建博客好贵哦哭唧唧) 留个遗照:
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