[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2017/02/16 Minkowski不等式: 设$f$是$\mathbb{R}^n \times \mathbb{R}^n$上的Lebesgue可测函数,则对任意$1 \leq p < +\infty$,有$$\left( \int_{\mathbb{R}^n} \left| \int_{\mathbb{R}^n} f(x,y)\mathrm{d}y \right|^p \mathrm{d}x \right)^{…

整理即证 参考资料: [1].琴生不等式及其加权形式的证明.Balbooa.https://blog.csdn.net/balbooa/article/details/79357839.2018.2 [2].Minkowski不等式的证明. http://www.doc88.com/p-2542077482568.html…

这还是个被我咕了N久的玩意 Minkowski和是一个奇怪的玩意 他长这样 $S={a+b \| a \in A , b \in B}$ AB可以是点集也可是向量集(显然) 他可以处理一些奇怪的东西 比如说我们来看这个题 JSOI2018 战争 你发现它要求的就是判断向量是否存在于A-B的Minkowski和里 那么你套上板子就做完了 好了你大概了解了Minkowski和是什么 我们现在来学怎么写 我们根据直观理解 Minkowski上的点一定是点集构成的凸包上的点 于是我们暴力求出所有点再进行…

学后缀数组后的一道裸题.先来讲讲收获,作为字符串初学者,后缀数组也是刚刚在学,所幸的是有一篇好的论文<后缀数组--处理字符串的有力工具>by 罗穗骞,里面非常详尽地介绍了有关后缀数组的概念,也就是sa[i]和rk[i]表示的是什么.理解了它们互为逆运算后就不难理解sa[rk[i]]=i rk[sa[i]]=i,所以知道其中一个就可以知道另外一个,然后学习了一下后缀数组中的倍增算法构建,虽然效率比不上线性的算法,但是胜在好理解,好写.当然大神的代码我是不怎么懂,我就翻阅了另一本书<挑战程序…

引自 http://my.oschina.net/wangguolongnk/blog/111349 1. 支持向量机的目的是什么? 对于用于分类的支持向量机来说,给定一个包含正例和反例(正样本点和负样本点)的样本集合,支持向量机的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割,把样本中的正例和反例用超平面分开,但是不是简单地分看,其原则是使正例和反例之间的间隔最大. 超平面是什么呢?简单地说,超平面就是平面中的直线在高维空间中的推广.那么,对于三维空间,超平面就是平面了.对于更高维的空间,我们只能用公式…

转自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620/ 机器学习十大算法之一:EM算法.能评得上十大之一,让人听起来觉得挺NB的.什么是NB啊,我们一般说某个人很NB,是因为他能解决一些别人解决不了的问题.神为什么是神,因为神能做很多人做不了的事.那么EM算法能解决什么问题呢?或者说EM算法是因为什么而来到这个世界上,还吸引了那么多世人的目光. 我希望自己能通俗地把它理解或者说明白,但是,EM这个问题感觉真的不太好用通俗的语言去说明白,因为…

http://www.jcodecraeer.com/a/anzhuokaifa/androidkaifa/2015/0806/3268.html tools:context="com.example.circleimageviewdemo_1.MainActivity" > <RelativeLayout android:layout_width="match_parent" android:layout_height="0dp"…

一.EM算法概述 EM算法(Expectation Maximization Algorithm,期望极大算法)是一种迭代算法,用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计(MLE)或极大后验概率估计(MAP).EM算法是一种比较通用的参数估计算法,被广泛用于朴素贝叶斯.GMM(高斯混合模型).K-means(K均值聚类)和HMM(隐马尔科夫模型)的参数估计. 隐变量是指不能被直接观察到,但是对系统的状态和能被观察到的变量存在影响的变量,比如经典的三硬币模型中,能被观察到的变量是在某次实验中,…

在求解最优化问题中,拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush Kuhn Tucker)条件是两种最常用的方法.在有等式约束时使用拉格朗日乘子法,在有不等约束时使用KKT条件. 我们这里提到的最优化问题通常是指对于给定的某一函数,求其在指定作用域上的全局最小值(因为最小值与最大值可以很容易转化,即最大值问题可以转化成最小值问题).提到KKT条件一般会附带的提一下拉格朗日乘子.对学过高等数学的人来说比较拉格朗日乘子应该会有些印象.二者均是求解最优化问题的方法,不…

理解CSS3 transform中的Matrix(矩阵) by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2427 一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如"拉普拉斯不等式").这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面"Matrix(矩阵)"的时候,难免会心生畏惧…