CF1366G Construct the String 题解 我们把题目中的函数 \(f(s)\) 叫做「转换」。 用一个很朴素的dp：\(f_{i,j}\) 表示 \(s\) 前 \(i\) 位最少删除几个位置使得转换后等于 \(t\) 前 \(j\) 个位置。 边界就是 \(f_{0,0}=0 ...
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2020-06-13 12:50:31
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##LIS（最长上升子序列） LIS是动态规划里面的一个基础的问题，接下来我们讨论一下它的求法。 ###解一：暴力枚举 我们需要求的是不下降的子序列，所以朴素的想法，当我们面临a[i]的状态，我们可以从a[1]开始枚举元素，每次去判断这个元素是否小于a[i],如果小于那我们就可以更新dp[i]的值为 ...
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2020-06-12 20:29:43
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老师：MissDu 1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答： 1. 分类与聚类： 联系：分类和聚类都包含一个过程：对于想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点，即二者都用到了NN算法。 区别：分类的目的是为了确定一个点的 ...
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2020-06-10 23:01:39
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传送 题解大佬的思路令本蒟蒻抖抖发瑟 就由本蒟蒻来讲一讲一个朴素的思路好了 通过题目解释样例可以看出来不管$r$的位数是多少，当前的$r$对答案的贡献可以用$sum$数组维护 为了方便，我们分成两部分来讨论 有$\lfloor \frac \rfloor$位可填的数范围是完整的$[1,2k-1]\( ...
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2020-06-10 18:51:13
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写，标点符号，去掉过短的单词 词性还原：复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nl ...
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2020-06-09 09:49:32
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-06-09 09:25:21
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。 答：分类与聚类的联系：想要分析的目标点，都会在数据集中寻找离它最近的点。 分类与聚类的区别：分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。聚类则没有事先预定的类别，类别数不 ...
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2020-06-08 23:43:14
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12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类 1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download ...
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2020-06-07 15:10:03
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写，标点符号，去掉过短的单词 词性还原：复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nl ...
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2020-06-07 14:56:00
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文章迁移说明：此文已由lightinglei于2019-02-18发布，是本人的另外一个账号，现同步迁移至本账号 一、朴素贝叶斯原理介绍 书籍上对概念的介绍，因引入了很多数学符号，看起来比较晦涩难懂，下面我们以案例的形式先带大家回顾下概率的一些基本知识点，下表为互联网行业不同岗位、不同体重是否会被女 ...
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2020-06-06 12:46:14
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