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贪心算法--活动安排问题

贪心算法--活动安排问题问题描述:有一个由n个活动组成的集合S = {a1, ..., an}1. 这些活动使用同一个资源,而这个资源在某一时刻只供一个活动使用2. 每个活动都有一个开始和结束时间si/fi;如果被选中,则任务ai发生在半开时间区间[si, fi)3. 如果两个活动ai和aj不重叠,则称两个活动兼容活动选择问题,希望选出一个最大兼容活动集#include<iostream&g

#c++#贪心算法
Hopfield Network -- 霍普菲尔德网络

30年前的老物,这个神经网络的实用性已经不大。

#神经网络#机器学习
机器学习在材料方向的应用(lightgbm+贝叶斯优化调参)

from pymatgen import Composition, Elementimport pandas as pdimport urllib.requestimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitimport lightgbm as lgbfrom sklearn import dataset

#python#机器学习
CDF 和 PDF 比较

PDF:概率密度函数(probability density function), 在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function),又叫分布函数,是概率密度函数的积分,能完整描述一个实随机变量X的概率分布。P

#概率论#scipy
高斯过程、高斯过程回归、克里金模型

高斯过程:高斯过程回归:克里金模型:

Pattern Recognition And Machine Learning 第一章

1 绪论1.训练数据的样本包含输⼊向量以及对应的⽬标向量的应⽤叫做有监督学习(supervised learning)问题。3.在其他的模式识别问题中,训练数据由⼀组输⼊向量x组成,没有任何对应的⽬标值叫做⽆监督学习(unsupervised learning)问题。4.给每个输⼊向量分配到有限数量离散标签中的⼀个,被称为分类(classification)问题。如果要求的输出由⼀个或者多个连续

#机器学习
CDF 和 PDF 比较

PDF:概率密度函数(probability density function), 在数学中,连续型随机变量的概率密度函数(在不至于混淆时可以简称为密度函数)是一个描述这个随机变量的输出值,在某个确定的取值点附近的可能性的函数。CDF : 累积分布函数 (cumulative distribution function),又叫分布函数,是概率密度函数的积分,能完整描述一个实随机变量X的概率分布。P

#概率论
到底了