$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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ZOJ Problem Set - 1008 Hart is engaged in playing an interesting game, Gnome Tetravex, these days. In the game, at the beginning, the player is given ...
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2018-06-07 20:08:30
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决策树的剪枝是将生成的树进行简化，以避免过拟合。 《统计学习方法》上一个简单的方式是加入正则项a|T|，其中|T|为树的叶节点个数。 其中C(T)为生成的决策树在训练集上的经验熵，经验熵越大，表明叶节点上的数据标记越不纯，分类效果越差。有了这个标准，拿到一颗生成好的树，我们就递归的判断一组叶节点，看 ...
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2018-06-04 11:47:05
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题目描述 有一棵苹果树，如果树枝有分叉，一定是分2叉（就是说没有只有1个儿子的结点） 这棵树共有N个结点（叶子点或者树枝分叉点），编号为1-N,树根编号一定是1。 我们用一根树枝两端连接的结点的编号来描述一根树枝的位置。下面是一颗有4个树枝的树 现在这颗树枝条太多了，需要剪枝。但是一些树枝上长有苹果 ...
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2018-05-24 19:58:56
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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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1.函数 view(t)%画出决策树 prune %剪枝决策树 t2=prune(t,'level','level'/'node')%level:0 不剪枝 1 剪掉最后一层 2 最后两层%node: 剪掉第node个分支后的所有 eval %预测yfit=eval(t,x)[yfit,nodes, ...
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2018-05-21 21:16:22
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https://leetcode.com/problems/race-car/description/ 1. BFS剪枝 0<=current position<=2*target。为什么2*target有点不太明白 1 class Solution { 2 public: 3 int dp[100 ...
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2018-05-19 21:27:44
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【学时·一】A 算法 ■基本策略■ ——A （A Star）无非就是BFS的升级，当BFS都超时的时候…… 同样以队列为基础结构，BFS使用FIFO队列(queue)，而A\ 则使用优先队列(priority_queue)。与BFS的优化极其相似，但一般的BFS优化只是相当于使用了一个 最优性剪枝 ...
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2018-05-19 15:43:46
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题意：给出n根小棒的长度stick[i]，已知这n根小棒原本由若干根长度相同的长木棒（原棒）分解而来。求出原棒的最小可能长度。 先说先具体的实现：求出总长度sum和小棒最长的长度max，则原棒可能的长度必在max~sum之间，然后从小到大枚举max~sum之间能被sum整除的长度len，用dfs求出 ...
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2018-05-18 20:05:51
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SGU 125 题意：给你一个数组b[i][j],表示i,j的四周有多少个数字大于它的，问你能不能构造出一个a矩形 收获：dfs + 剪枝 一行一行的dfs，然后第一行去枚举0-9，下一行判断当前选择能否满足上一行对应列的情况，可以的话就继续dfs #include<bits/stdc++.h> # ...
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2018-05-18 19:20:20
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