决策树的一些优点： 易于理解和解释。数可以可视化。 几乎不需要数据预处理。其他方法经常需要数据标准化，创建虚拟变量和删除缺失值。决策树还不支持缺失值。 使用树的花费（例如预测数据）是训练数据点(data points)数量的对数。 可以同时处理数值变量和分类变量。其他方法大都适用于分析一种变量的集合 ...
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2018-06-11 14:46:23
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$A $算法是一种很神奇的搜索方法，它属于启发式搜索中的一种。A 最主要的功能当然就是用来剪枝，提高搜索的效率。A 主要的实现方法是通过一个估价函数，每次对下一步进行一个估价，根据估价出的值来决定下一步往哪走。因此， 估价函数的好坏决定了A 算法的优劣 。 估价函数分为三种情况： 如果估计的距离 小 ...
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2018-06-08 17:22:55
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布尔检索是最基础，也是使用最广泛的信息检索模型了。所谓布尔查询就是通过AND、OR、NOT等逻辑操作符将检索词连接起来的查询。 ...
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2018-06-04 14:27:46
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题目链接：https://leetcode.com/problems/guess-the-word/description/ 占坑 据说要用启发式算法，可参考下述答案进行学习：https://leetcode.com/problems/guess-the-word/discuss/133862/Ra ...
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2018-05-28 00:52:05
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一、基础知识 1.杀软是如何检测出恶意代码的？ （1）检测特征码 人有自己的特征，代码也有自己的特征。杀毒软件都有着一套特征库，依靠检索程序代码是否和库中特征码是否吻合来判断某段代码是否属于病毒。 （2）启发式恶意软件检测 如果该程序的特征和行为与病毒程序类似，其匹配程度达到一定值就可以认为该程序是 ...
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2018-05-27 13:47:42
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题解： 弹球题目地址：https://www.nowcoder.com/acm/contest/113/E 后面这题 应该是天天爱跑步的加强版本 原理都是查询子树中dep[x]+f[x]的值的个数 由树变成了基环树 天天爱跑步我以前写过splay启发式合并和树剖 因为是离线，现在发现直接差分应该更加 ...
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2018-05-26 15:33:27
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黑板模式 定义：黑板模式是一种常用的架构模式，应用中的多种不同数据处理逻辑相互影响和协同来完成数据分析处理。就好像多位不同的专家在同一黑板上交流思想，每个专家都可以获得别的专家写在黑板上的信息，同时也可以用自己的分析去更新黑板上的信息，从而影响其它专家。 优缺点： 黑板模式的优点：可用于非确定性问题 ...
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2018-05-25 01:42:49
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1.数据仓库定义数据仓库之父WilliamH.Inmon给出的定义是：“数据仓库是一个面向主题的、集成的、时变的、非易失的数据集合，用于支持管理决策”。概言之，数据仓库是一种语义上一致的数据存储，它充当决策支持数据模型的物理实现，并存放企业决策所需信息。数据仓库也常常被看做一种体系结构，通过将异种数据源中的数据集成在一起而构造，支持结构化和启发式查询、分析报告和决策制定。2.从数据库到数据仓库从如
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2018-05-24 16:25:45
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摘自《统计学习方法》 李航 第五章 决策树学习通常包括3个步骤：特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝 决策树学习本质上是从训练集中归纳出一组分类规则。 决策树学习的损失函数通常是正则化的极大似然函数。 决策树的学习算法通常是采用启发式的方法，近似求解最优化问题 特征选择问题 特征选择在于选取对训练数 ...
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2018-05-23 00:01:55
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dsu on tree 树上启发式合并。我并不知道为什么要叫做这个名字。。。 干什么的 可以在$O(n\log n)$的时间内完成对子树信息的询问，可横向对比把树按$dfs$序转成序列问题的$O(n\sqrt n)$莫队算法。 怎么实现 当$dfs$到一个点$u$，执行以下操作： 1、递归处理所有轻 ...
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2018-05-21 21:22:44
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