关于 Hermite 矩阵的特征值不等式. Weyl 定理 以及推论. ...
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2017-12-16 11:15:40
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线性可分问题的支持向量机学习方法，对线性不可分训练数据是不适用的，因为这时上述方法中的不等式约束并不能都成立，因此这时候需要将硬间隔最大化，使其变成软间隔最大化。 假定给定特征空间上的训练数据集：T={(x1,y1),(x2,y2),...(xn,yn)}，xi为第i个特征向量，yi为xi的类标记， ...
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2017-12-13 19:52:03
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python有一个很有意思的语法糖你可以直接写1<2<3。 这复合我们通常意义上的数学不等式，但对学过C等语言其实是有疑惑的。 我们知道不等式返回的其实是个Bool值，在C中是1,0因此C中下面情况是正确的 0<0<1 因此我们看下面这个情况 True == True == False #False ...
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2017-12-06 15:13:05
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根据排序不等式可知，逆序和最小（就是两个向量坐标一个递增一个递减，那么乘起来就最小） 所以排一下序，然后做一下线性dp即可 ...
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2017-11-18 11:20:11
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差分约束系统详解（极力推荐）==> http://www.cppblog.com/menjitianya/archive/2015/11/19/212292.html 个人瞎想 : 差分约束系统的题最重要的就是充分利用题目条件建立模型、构造出不等式最后使用最短路来算出答案，当然有些题目即使构造出了若 ...
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2017-11-11 23:51:22
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There is a straight highway with villages alongside the highway. The highway is represented as an integer axis, and the position of each village is id ...
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2017-11-11 18:57:08
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有很多种算法： 1，任意两堆可以合并：贪心+单调队列。 2，相邻两堆可合并：区间DP( O(n^3)) ）。 3，相邻，四边形不等式优化DP（O(n^2) ）。 4，相邻，GarsiaWachs算法（O(n^2)）。 这里实现了第三种解法： ...
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2017-11-11 16:00:12
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0 前言 上”最优化“课，老师讲到了无约束优化的拉格朗日乘子法和KKT条件。 这个在SVM的推导中有用到，所以查资料加深一下理解。 1 无约束优化 对于无约束优化问题中，如果一个函数f是凸函数，那么可以直接通过f(x)的梯度等于0来求得全局极小值点。 为了避免陷入局部最优，人们尽可能使用凸函数作为优 ...
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2017-11-10 00:29:15
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当dp的状态转移方程dp[i]的状态i需要从前面（0~i-1）个状态找出最优子决策做转移时 我们常常需要双重循环 （一重循环跑状态 i，一重循环跑 i 的所有子状态）这样的时间复杂度是O(N^2)而 斜率优化或者四边形不等式优化后的DP 可以将时间复杂度缩减到O(N) O(N^2)可以优化到O(N) ...
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2017-11-09 21:00:46
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这里有一大堆不等式或者等式形成的限制条件,题目通常会问问你是否存在合法方案或者让你求出合法方案。——————————差分约束 ·前言: 一个概括的定义是,一些不等式组可以视作一个差分约束系统。简单而言,就是给出许多不等式,然后我们需要给每个未知数填上值,使它们满足所有给出的关于它们的不等式——这正是... ...
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2017-11-09 19:42:36
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