07 2018 档案
摘要:虽然已经学习了许多机器学习的方法,可只有我们必须知道何时何处使用哪种方法,才能将他们正确运用起来。 那不妨使用经验最小化ERM方法来估计 。 首先: 其中, δ代表训练出错的概率 k代表假设类的个数 m代表样本(数据集)个数 γ代表误差阈值 于是我们可以得到: 但我们的假设都是建立在k有限的条件上,
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摘要:周大爷在比赛中搜到的黑科技二分图模版,复杂度为m√(n): 注意:点的序号要从0开始! 需要把nx,ny都赋值为n(点数) 调用:
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摘要:虽然已经学习了神经网络和深度学习并在几个项目之中加以运用了,但在斯坦福公开课上听吴恩达老师说他(在当时)更喜欢使用SVM,而很少使用神经网络来解决问题,因此来学习一下SVM的种种。 先解释一些概念吧: 矩阵二范数: ||w|| = sqrt(w'w) 跟室友探讨了一下,觉得对于n维列向量来说,二范数
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摘要:使用matlab完成高维数据的聚类与可视化 最终效果:
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摘要:题目: 给定n(1≤n≤24)个物品,重量分别为wi,装进一些容量为S(S<1e8)的背包,最少需要多少个背包?
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摘要:准备系统地学习一波CDQ分治,持续更新中... 首先,CDQ分治也还是分治的一种,只不过普通分治是独立的解决两个子问题,而CDQ分治还要计算第一个子问题对于第二个的影响。 CDQ分治几乎都是用来解决多维偏序对的问题。 使用CDQ分治的前提条件: 修改操作对询问的贡献独立,修改操作互不影响效果 题目允
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