众所周知，在机房里是不能玩游戏的，但某些人仍然胆大包天，想在老师们的火眼金睛下偷偷地“爽”一把，这里我就用我以往的经验给大家推荐一些小游戏。 @ "TOC" 网页小游戏 这些是作者收录的一些有趣的网页小游戏，可以用来打发无聊的信息学生活。 slay.one 这款游戏，许多OIer都非常地熟悉，是一款 ...
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2019-06-01 14:03:41
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" 传送门 " Description 给出$n$个点，$m$条边的无向图 每条边有两个权值$a$和$b$ 定义一条路径的代价为边中最大的$a$值和最大的$b$值之和 求从$1$到$n$的最小代价 Solution 把边按照$a$来排序，然后动态维护原树关于$b$的最小生成树，考虑用$lct$来维护 ...
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2019-05-24 01:08:25
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集成学习方式总共有3种：bagging-(RF)、boosting-(GBDT/Adaboost/XGBOOST)、stacking 下面将对Bagging 进行介绍：（如下图所示） 用Bagging的方法抽取训练集时，大约有1/3 的数据没有被抽到。 从训练集进行一系列的子抽样，得到子训练集，训练 ...
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2019-05-22 11:06:06
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第二十八节集成学习之随机森林概念介绍(1) 从本系列开始，我们讲解一个新的算法系列集成学习。集成学习其实是怎么样去应用决策树解决一些问题。 在机器学习领域集成学习是一种非常简单直接的提升分类器回归器预测效果的一种思路。决策树有一个困境，当层数太深的时候会有过拟合问题，当我不想过拟合，就通过预剪枝给它 ...
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2019-05-20 10:27:15
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上一篇博客用词袋模型，包括词频矩阵、Tf-Idf矩阵、LSA和n-gram构造文本特征，做了Kaggle上的电影评论情感分类题。 这篇博客还是关于文本特征工程的，用词嵌入的方法来构造文本特征，也就是用word2vec词向量和glove词向量进行文本表示，训练随机森林分类器。 一、训练word2vec ...
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2019-05-19 18:10:28
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现在自然语言处理用深度学习做的比较多，我还没试过用传统的监督学习方法做分类器，比如SVM、Xgboost、随机森林，来训练模型。因此，用Kaggle上经典的电影评论情感分析题，来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题。 通过这个情感分析的题目，我会整理做特征工程、参数调优和模型融合的方法，这一系列会 ...
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2019-05-19 11:49:23
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题目：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5279 令 n 个点的树的 EGF 是 g(x) ，则 \( g(x) = \sum\limits_{i=0}^{\infty} \frac{i^{i-2}}{i!} x^i \) 令 n 个点的森林的 EG ...
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2019-05-08 09:37:56
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本章学习了树和森林。因为之前对汉罗塔问题和费波纳兹数列问题理解不够透彻，自己对于递归思路不够清晰，再加上树的基本操作依赖于递归，所以感觉自己这一章学起来比较困难。这一章难点比较多，第一是新鲜的术语比较多，比如度，非终端结点，完全二叉树等等；第二是树的种类本身就比较多，树与树之间的基本操作遇到的问题可 ...
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2019-05-05 01:17:20
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第五章学习了树与二叉树的相关知识，有二叉树及其存储结构，二叉树的前中后与层次遍历并且了解了哈夫曼树，最后学习了树与森林的转换。 以下是其中的一道实践题，老师在课堂上详细的给出了解题方法 7-2 深入虎穴 (30 分) 第五章学习了树与二叉树的相关知识，有二叉树及其存储结构，二叉树的前中后与层次遍历并 ...
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2019-05-05 01:13:50
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