基础 目标 利用一组带有标签的数据，学习从输入到输出的映射，然后将这种映射关系应用到未知数据上，达到分类或者回归的目标 分类：输出离散，为分类 回归：输出连续，为回归 分类 评价标准 精确率，二分类为例，表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。把正预测为正（TP），把负预测为正（FP）。P=T ...
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2018-07-05 01:25:52
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概率分布 === [TOC] 1 二元变量 2 多元变量 3 高斯分布 4 指数族分布 5 非参数化方法 ...
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2018-07-04 23:43:21
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"传送门" 题目描述 有一个球形空间产生器能够在 nnn 维空间中产生一个坚硬的球体。现在，你被困在了这个 nnn 维球体中，你只知道球面上 n+1n+1n+1 个点的坐标，你需要以最快的速度确定这个 nnn 维球体的球心坐标，以便于摧毁这个球形空间产生器。 输入输出格式 输入格式： 第一行是一个整 ...
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2018-07-01 20:56:19
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题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4031 见TJ：https://blog.csdn.net/fromatp/article/details/53966305 因为模数不是质数，所以高斯消元里的那个除法不能用。所以辗转相除。 辗 ...
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2018-07-01 20:24:46
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题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=2115 异或两次同一段路径的权值，就相当于没有走这段路径； 由此可以得到启发，对于不同的走法，也许只需要找出一些东西，就可以把所有的走法用它们来异或表示出来； 再关注图上的环路，因为从 1 到 ...
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2018-06-30 20:53:52
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恢复内容开始 图像处理学习中遇到很多新的或旧的概念知识，大部分已有前人纂写的相当好的博客，故将其整理一下，供自己或有需要的同学慢慢回味学习。 1、图像金字塔（高斯金字塔和拉普拉斯金字塔） ...
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2018-06-26 21:53:13
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问题描述 给你一个图（有向无向都ok），求这个图的生成树个数 一些概念 度数矩阵：$a[i][i]=degree[i]$，其他等于$0$ 入度矩阵：$a[i][i]=in\_degree[i]$，其他等于$0$ 出度矩阵：$a[i][i]=out\_ degree[i]$，其他等于$0$ 邻接矩阵： ...
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2018-06-25 22:54:25
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" bzoj1923 ,戳我戳我" Solution: 这个高斯消元/线性基很好看出来，主要是判断 在第K 次统计结束后就可以确定唯一解 的地方和$bitset$的骚操作 （我用的线性基）判断位置，我们可以每次加入一个线性基时判断是不是全被异或掉了，如果没有，说明这个方程不是冗余的，那么我们可记录非 ...
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2018-06-25 20:37:06
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高斯： sum=1+2+3+...+99+100 sum=100+99+98+...+2+1 2*sum=101+101+101+...+101+101(共100个) 所以sum=5050 用程序实现如下： ...
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2018-06-23 11:43:54
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（1）如何理解核函数能把低维映射到高维 关键：因为有泰勒展开 对于高斯核为什么可以将数据映射到无穷多维，我们可以从泰勒展开式的角度来解释， 首先我们要清楚，SVM中，对于维度的计算，我们可以用内积的形式，假设函数： 表示一个简单的从二维映射到三维。则在SVM的计算中，可以表示为： 再来看泰勒展开式： ...
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2018-06-21 22:32:24
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