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搜索关键字:向量    ( 6081个结果
uva 11205 The broken pedometer(暴力枚举+子集生成)
我终于可以说这是我自己独立完成的题目了,没看题解,没看注释,虽然用的时间成了写,总归有成就感的,昨天晚上就写了个大概,有点bug,由于太晚了,而且有点困了,就去睡了,当时真是自己认真想了的,,很深入的想了,用的书上刚学会的位向量自己生成来判断的。以后都要努力自己想,自己解决,专注。。。深入。。。。 思路: 就是先算出最少用m个灯才能表示n个数字,然后找第一个数字(由许多灯组成的0,1序列)的个...
分类:其他好文   时间:2015-07-25 09:33:39    阅读次数:139
斯坦福《机器学习》Lesson7感想———1、最优间隔分类器
从上一课可知,对于给定的线性可分的数据集,离分隔超平面最近的点是支持向量。而支持向量与分隔超平面间的距离越远,则说明最后算法的预测结果越可信。这课的核心就在于如何确定最佳的分隔超平面,即最优间隔分类器。 首先我们要介绍其中的数学推理,然后介绍最优间隔分类器。 1、凸优化问题     选取一个函数里的两个点,连接两个点成一条直线,两点间的函数点都在这条直线下即为凸函数,凸函数的例子有指数函数。...
分类:其他好文   时间:2015-07-24 20:58:31    阅读次数:165
线性代数导论1——方程组的几何解释
本文是Gilbert Strang的线性代数导论课程笔记。课程地址:http://v.163.com/special/opencourse/daishu.html第一课时:方程组的几何解释一、线性方程组的两种理解方式:行图像和列图像对于方程组:我们可以表示成矩阵形式:系数矩阵A,未知数向量x,右侧向...
分类:其他好文   时间:2015-07-24 20:46:43    阅读次数:133
SVM阅读资料
1,Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 支持向量机2,SVM-支持向量机算法概述3,支持向量机SVM(一)4,机器学习中的算法(2)-支持向量机(SVM)基础
分类:其他好文   时间:2015-07-24 20:22:17    阅读次数:148
OpenStreetMap架构
OpenStreetMap框架简介1.OSM平台开发OpenStreetMap(缩写OSM)地图是一个合作项目,我们的目标是创建一个免费的内容,让所有的人都可以编辑的世界地图。OSM在地图上由一个用户的基础上的手GPS装置、航空摄影照片、其它自由内容甚至单靠地方智慧绘制。站点里的地图图像及向量数据皆...
分类:其他好文   时间:2015-07-24 12:42:50    阅读次数:285
字符串的加密与解密(二)
二、可逆加密 以下的几种加密和解密均要添加对System.Security.Cryptography命名空间的引用; using System.Security.Cryptography; 1、DES public class DESDemo { /// /// 向量 /// 向量的长度为8位,也就...
分类:其他好文   时间:2015-07-23 23:41:41    阅读次数:195
k-means
一、一个例子用一种形象的形式表达出来,这里考虑用一维向量来描述:一条线上,有1000个点,根据距离紧挨程度分成10类,怎么分?(1)在线上随机取10个类mi(i=1,2,...,10)。(2)分析1000个点,根据距离那个类近,将之归于那类。(3) for i=1:10 对于第i类,将所有i类的.....
分类:其他好文   时间:2015-07-23 23:37:08    阅读次数:136
R语言自带数据包
向量euro#欧元汇率,长度为11,每个元素都有命名landmasses#48个陆地的面积,每个都有命名precip#长度为70的命名向量rivers#北美141条河流长度state.abb#美国50个州的双字母缩写state.area#美国50个州的面积state.name#美国50个州的全称因子...
分类:编程语言   时间:2015-07-23 17:12:54    阅读次数:141
C++ List的用法(整理)
转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/10418823Lists将元素按顺序储存在链表中. 与 向量(vectors)相比, 它允许快速的插入和删除,但是随机访问却比较慢.assign() 给list赋值back() 返回最后一个元素begin(...
分类:编程语言   时间:2015-07-23 15:23:08    阅读次数:185
[机器学习&数据挖掘]SVM---核函数
1、核函数概述:核函数通俗的来说是通过一个函数将向量的低维空间映射到一个高维空间,从而将低维空间的非线性问题转换为高维空间的线性问题来求解,从而再利用之前说的一系列线性支持向量机,常用的核函数如下:多项式核函数: 高斯核函数: 比如硬间隔种的目标函数为: ...
分类:其他好文   时间:2015-07-22 22:36:11    阅读次数:320
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