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题面：题目背景小正方形的冒险旅途，并不顺利。一路上，小正方形看到了壮美秀丽的小岛被污染，看到了雄伟壮观的火山，还碰到了许许多多的敌人。眼下，小正方形正在对付一个巨大的三角形。题目描述大三角形给小正方形讲起自己的过去：过去的它是一个挖宝工，后来被黑暗之主污染才会落到此番境地。它也希望小正方形去战胜黑暗之主，不过限于黑暗之主的眼线密布，因此必须给小正方...
作者博客：epchan.blogspot.com 高级内容网站：pchan.com/subscriptions第2章 寻找切实可行策略策略基准 纯多头策略，资产指数为基准；货币中性策略（持有相同价值的多头和空头），基准为无风险收益率。高sharpe和高return比较：前者好，越高sharpe事实上使得你最终获利越多，高sharpe可以运用更高的杠杆进行交易，最后的收益...
这是一道贪心题目，有一个神奇的贪心策略：维护一个小根堆，最小的股票价格。若当前第 i 天的股票价格大于堆顶，那么就将差价累加到答案里，并且弹出堆顶，插入两次第 i 天的股票价格。若小于堆顶，那么就直接插入第 i 天的股票价格。考虑价格a<b<c，若以价格为a买入的股票在股票价格为c时卖出最优，那么能获取的利润就为c-a，如果先以股票价格为b卖出，再以股...
代码更多细节待更新。目标：掌握最小二乘法求解（无惩罚项的损失函数）、掌握加惩罚项（2范数）的损失函数优化、梯度下降法、共轭梯度法、理解过拟合、克服过拟合的方法(如加惩罚项、增加样本)已完成的要求：生成数据，加入噪声；用高阶多项式函数拟合曲线；用解析解求解两种loss的最优解（无正则项和有正则项）目前待实现功能：4. 优化...
https://www.ibm.com/developerworks/cn/analytics/library/machine-learning-hands-on4-decision-tree/index.html?ca=drs-决策树简介在前面三篇文章中，分别介绍了支持向量机，FP-growth和朴素贝叶斯。其中支持向量机和朴素贝叶斯是分类模块中的经典算法。本文将介绍分类中...
1. 概率1.1 定义：概率(Probability):对一件事情发生的可能性的衡量。1.2 范围：0 <= P <= 11.3 计算方法：1.3.1 根据个人置信1.3.2 根据历史数据1.3.3 根据模拟数据1.4 条件概率：...
一、任务基础导入所需要的库import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd%matplotlib inline加载sklearn内置数据集 ，查看数据描述from sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housi...
本文通过案例引入计算机视觉基本知识，并浅析其基本任务中的图像分类、图像分割进展及应用。历史文章回顾：HBase Replication详解前言先上几个计算机视觉应用的案例：6月6日至8日，在第23届圣彼得堡国际经济论坛上，新华社、俄罗斯塔斯社和搜狗公司联合推出了全球首个俄语AI合成主播，未来它将被应用于塔斯社的新闻报道中。塔斯社是俄罗斯的国家通讯社，作为全球五大通讯社之一，对外向115个国家和地
【题目链接】:http://noi.qz5z.com/viewtask.asp?id=z07【题解】可以理解为一直往一个队列里面加东西；然后每次查找一个东西在不在队列的最尾部长度为m的区间范围内(前面部分不能找，等价于被挤掉);然后如果不在尾部的长度为m的区间范围内；则增加查字典树，然后加入到队列的尾端；用的vector来模拟队列；...
1、scikit-learn库简介scikit-learn是一个整合了多种常用的机器学习算法的Python库，又简称skLearn。scikit-learn非常易于使用，为我们学习机器学习提供了一个很好的切入点。2、机器学习基础机器学习这门学科主要分为有监督学习、无监督学习，以及强化学习。有监督学习指的是使用有类标的训练数据构建模型，我们可以使用这个训练得到的模型对未知...
多分类问题优先选择SVM，随机森林，其次是逻辑回归。朴素贝叶斯和线性回归都是比较简单的模型，对于数据的要求比较高，功能不是特别强大。1、决策树不需要对数据做任何预处理，2、随机森林3、数据预处理与特征工程（1）数据预处理：只需要X数据无量钢化：标准化(转化为正态分布)、归一化(不改变数据原始分布，改变范围，默认(0-1))处理缺失值：可用均...
PCA（Principal Component Analysis）一、指导思想降维是实现数据优化的手段，主成分分析（PCA）是实现降维的手段；降维是在训练算法模型前对数据集进行处理，会丢失信息。降维后，如果丢失了过多的信息，在我们不能容忍的范围里，就不应该降维。降维没有正确与否的标准，只有丢失信息的多少；降维的方式本质是有...
1、数据清理中，处理缺失值的方法有两种：删除法：1）删除观察样本2）删除变量：当某个变量缺失值较多且对研究目标影响不大时，可以将整个变量整体删除3）使用完整原始数据分析：当数据存在较多缺失而其原始数据完整时，可以使用原始数据替代现有数据进行分析4）改变权重：当删除缺失数据会改变数据结构时，通过对完整数据按照不同的权重进行加权，可以...
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn.model_selection import StratifiedKFoldfrom sklearn.feature_selection import RFECVfrom sklearn.datasets import make_classific...
本来算法没有那么复杂，但如果因为语法而攻不下就很耽误时间。于是就整理一下，搞python机器学习上都需要些什么基本语法，够用就行，可能会持续更新。Python四大类型元组tuple，目前还没有感受到它和list什么差别，感觉也比较少用，声明语法是()>>> tp = ()>>> type(tp)<class 'tup...
在函数中加入一个正则项：三种方式：一、Ridge回归（岭回归）： 优点：具有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 缺点：求解速度慢二、Lasso回归： 优点：求解速度快（原理降维计算，把数据维度中存在的噪音和冗余去除） 缺点：相比Ridge回归没有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性三、弹性网络： 特点：综合了以上两种回归算法的特性。计...
1 传统方式的缺点 使用索引的方式无法表达词之间的相似性，n元模型在很多场合难以取得明显的进步和表现。one-hot存在维度方面的问题以及无法表示词和短语之间的相似性。 WordNet: WordNet是一个由普林斯顿大学认识科学实验室在心理学教授乔治·A·米勒的指导下建立和维护的英语字典。开发工作从1985年开始，从此以后该项目接受了超过300万美元的资助（主要来源于对...
这是一份贝叶斯机器学习路线图, 正在不断更新中. 路线图由简短的介绍配以相应的学习资源组成, 读者不一定要按顺序学习, 可以直接定位到自己需要的地方. 很多时候, 我们希望自学某个领域的知识, 学习能力是不差的, 但苦于不知该学哪些, 从何学起, 看什么书/视频好? 各个概念/知识点之间是怎样的联系? 这份路线图是为解决以上问题而生的, 对于学习贝叶斯机器学习应该十分有帮助. 若您发现错...
半监督学习1、什么是Semi-Supervised2、Semi-Surpervised在生成模型中如何实现的（EM算法）3、Semi-Surpervised基于Low-density Separation（低密度分离）假设是如何实现的 1）Self-training方法+Entropy-based Regularization 2）SVM4、Semi-Surp...
一 介绍scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上。值得一提的是，scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目，从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了，而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着。 sci...
前言 最近老板有一个需求，做单样本检测，也就是说只有一个类别的数据集与标签，因为在工厂设备中，控制系统的任务是判断是是否有意外情况出现，例如产品质量过低，机器产生奇怪的震动或者机器零件脱落等。相对来说容易得到正常场景下的训练数据，但故障系统状态的收集示例数据可能相当昂贵，或者根本不可能。如果可以模拟一个错误的系统状态，问题就好解决多了，但无法保证所有的错误状态都被模拟到，所以只能寻...
最小二乘法的数学原理推导（机器学习线性回归）——燕江依/2019.08.04对于简单线性回归问题，即数据特征只有一个的基础数据集，要使得损失函数(这里是指真值与预测值之间误差的平方)最小，从而求得最优化的参数a和b，这个具体方法称为最小二乘法，利用最小二乘法，可以得到最佳的参数a和b的计算式，如下所示：而对于以上的数学原理，最优化与凸优化原理均起着非常关键的作用...
https://zhidao.baidu.com/question/565190261749684764.html回归平方和 ESS，残差平方和 RSS，总体平方和 TSS总变差（TSS）：被解释变量Y的观测值与其平均值的离差平方和（总平方和）(说明 Y 的总变动程度）解释了的变差（ESS）：被解释变量Y的估计...
/*1.已知矩阵A[5][5]是一个下三角矩阵，如下图要求编写算法把矩阵A采用压缩存储，存储到一维数组B[16]中，并且依次输出B中各元素的值以验证该算法功能已实现*/#include<iostream>using namespace std;const int m=5;const int n=5;const int c=16;int B[c];...
打开和读取文件进行读取访问是输入/输出(IO)功能的一个非常重要的部分，即使您不需要写入到相关文件，也是如此。本示例打开一个文件进行读取，这适用于读取文本文件，但不适用于读取二进制文件。本示例使用多个可用于打开文件的方法之一。虽然很多数据结构都可以用于存储从文件中检索到的信息，但是，ArrayList类是使用最简便的结构。为打开并读取文件，本示例使用了System.IO命名空间中...
顺序队列本程序能够对用户的输入做了合理的处理使得用户想要删除超过本队列的最大容量时会提醒用户该操作错误,从而让用户重新输入,更人性化的提供了两种删除队列元素的方法供用户选择…/*完成对队列的初始化 、判断队列的空和满、插入元素、获取队列的首元素、删除元素、销毁队列、返回队列的长度、打印队列*/#include<iostream>#include<Windows....
JDK8 Stream 是一个支持泛型和函数式数据流，使用起来非常强大方便。最近在学习 go 语言我就用 go 模仿了一下类似的功能，由于 go 对泛型、函数式的支持比较有限，感觉泛型和函数式这一块实现起来有些别扭，可能是我不会用，不当之处请高手指点。Stream 具备部分与整体一致的结构设计，可很方便用来实现各种递归算法，尾部有一个Nil作为递归跳出点。“左折叠”和“右折叠” 是非...
首先给出一小段代码作为引入：1 #include<iostream>2 using namespace std;34 int main(int argc, char* argv[])5 {6char str[10];7char *pStr = str;8cout << s...
)ES- Elementary Streams (原始流)，对视频、音频信号及其他数据进行编码压缩后的数据流称为原始流。原始流包括访问单元，比如视频原始流的访问单元就是一副图像的编码数据。(2) PES- Packetized ...
数据结构：struct ustream_buf {struct ustream_buf *next;char *data;/** 指向上次操作buff开始地址 */char *tail;/** 指向未使用buff开始地址 */char *end;/** 指向bu...
在对文本文件进行读取的时候，如果其中包含了中文，可能就会有乱码的出现，解决方法很简单。只需要在读取出来的时候StreamReader加一个编码就可以了。代码如下：using System.IO;StreamReader sr = new StreamReader(fileName,Encoding.GetEncoding("gb2312"));//fileName为文件的绝对...
本人初学，水平有限，若有不足，恳请赐教！这应该是CCF认证有史以来最复杂的第一题了。首先中位数的概念同中学数学概念。数据为奇数个时为最中间的数，否则为最中间的两个数的算数平均数。不过还要注意的是在第二种情况下又要分两种情况考虑。一种是计算结果为整数要按照整数输出，另一种是计算结果为小数，需要按保留一位小数的结果输出。具体代码如下：#include <iostream>...
用c++也写了分支定界算法，解决背包问题。参考：https://www.geeksforgeeks.org/implementation-of-0-1-knapsack-using-branch-and-bound/#include <iostream>#include <algorithm>#include <stack>#i...
在二叉树的基础上学习了哈夫曼树，创建哈夫曼树，需要比较数据之间的大小，用到了优先队列的方法，这个方法很好用，可以解决每次取出与放回结点后需要排序的问题。下面跟大家分享下 哈夫曼树的创建及如何取得每个叶子结点的哈夫曼编码。import java.io.DataInputStream;import java.io.FileInputStream;import java.util.Compa...
#include<iostream>#include <Windows.h>#include <TlHelp32.h>using namespace std;typedef struct Node//定义一个结构体 {DWORD Add;struct Node* pNext;}node;node* pHead = NULL,*pEnd = ...
2017-07-2816:12:51writer：pprp题目简单描述：第一行，N代表单词库中有N个单词，随后是N行单词，紧接着M代表待查单词数目，随后是M行待查单词输出：拼写单词错误的单词数目算法：用到了哈希表进行快速查找代码如下：#include <iostream>#include <string>using n...
代码如下：#include<iostream>#include<cstdlib>using namespace std;int num;typedef struct list{int data;struct list *next;}Lnode,*linklist;linklist Createlist(int n)...
/*森林转换成二叉树思路：u的孩子节点为v1, v2, v3....（v1,v2,....互为兄弟节点）那么将u的一个孩子节点（v1）连在u的左子树上，那么其他的孩子节点都连在v1的右子树上！*/#include<iostream>#include<cstring>#include...
/*实验23. 试写出两个一元多项式相加的算法。用链表来存储一元多项式，并且要在程序中验证其功能实现。此题的源程序保存为2_e1.cpp*/#include<iostream>using namespace std;struct node{int co;//系数int exp;//指数struct node * next;};node*...
出栈和入栈 利用顺序栈的基本操作，将元素A,B,C,D,E,F,G,H依次入栈，再将栈顶元素即H,G出栈。然后把X,Y入栈，最后将元素全部出栈，并依次输出出栈元素。 SeqStack.h#pragma once#include <iostream>using namespace std;#define StackSize 100typedef char...
LRU#include <iostream>#include <algorithm>#include <list>#include <map>using namespace std;const int INF=0x3f3f;template <typename k,typename v>cl...
#include <iostream>#include <stdio.h>#include <stdlib.h>struct BinaryTreeNode{char value;struct BinaryTreeNode *lchild, *rchild;};// 输入值依次是：a、b、#、#、c、#、#struct Bin...
最近看二叉树的插入（创建）用的是二级指针，一开始有点困惑，再难的东西它也有个最简单的原因。一、理解二级指针例子1首先看一个简单的#include <iostream>using namespace std;int change(int b){b=10;return b;}int main(){int a...
数据结构与算法
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