L1-3 阅览室(20 分) 天梯图书阅览室请你编写一个简单的图书借阅统计程序.当读者借书时,管理员输入书号并按下S键,程序开始计时:当读者还书时,管理员输入书号并按下E键,程序结束计时.书号为不超过1000的正整数.当管理员将0作为书号输入时,表示一天工作结束,你的程序应输出当天的读者借书次数和平均阅读时间. 注意:由于线路偶尔会有故障,可能出现不完整的纪录,即只有S没有E,或者只有E没有S的纪录,系统应能自动忽略这种无效纪录.另外,题目保证书号是书的唯一标识,同一本书在任何时间区间内只可能被…

2015年第六届蓝桥杯B组C/C++决赛题解 点击查看2015年第六届蓝桥杯B组C/C++国赛题目(不含答案)     1.积分之迷 三重循环 枚举A,B,C的值,如果满足两个条件:3个A + 7个B + 1个C = 15 ,4个A + 10个B + 1个C = 420 就是一组合法的解. 输出A+B+C就是答案     2.完美正方形 一开始以为很难,看了题解 都是用dfs暴力搜出来的 国赛第二题永远是用dfs解决.. 下面博客dfs的很完美啊! 参考博客:https://blog.csdn.…

        题目大意:一个$N$$\times$$N$的阵列,每个格子有$X_{ij}$个调和之音,若每次只能选择走右边或下边,从左上角出发走到右下角,问最多能收集到多少个调和之音?         这题是一道很很很简单的DP题,但可能之前没接触过的同学需要一点脑能量去思考..如果用最蠢的办法,循环枚举每种选择,求出最大值的话,由于你总共需要往右走$N-1$次,往下走$N-1$次,路径总长度为$2N-2$,根据组合数学,总共有$C_{2N-2}^{N-1}$种走法,想想$C_{1998}^{…

机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化.我们先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化.最后聊下规则化项参数的选择问题.这里因为篇幅比较庞大,为了不吓到大家,我将这个五个部分分成两篇博文.知识有限,以下都是我一些浅显的看法,如果理解存在错误,希望大家不吝指正.谢谢. 监督机器学习问题无非就是"minimizeyour error…

正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合).其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集,对训练集外的数据却不work. 为了防止overfitting,可以用的方法有很多,下文就将以此展开.有一个概念需要先说明,在机器学习算法中,我们常常将原始数据集分为三部分:t…

L1正则会产生稀疏解,让很多无用的特征的系数变为0,只留下一些有用的特征 L2正则不让某些特征的系数变为0,即不产生稀疏解,只让他们接近于0.即L2正则倾向于让权重w变小.见第二篇的推导. 所以,样本量比较少,但是特征特别多的时候,可以用L1正则,把一部分不显著的特征系数变成0: 而样本量多,特征偏少的时候,可以使用L2正则,保留住所有的特征,只是让系数变小,接近于0. 机器学习中的范数规则化之(一)L0.L1与L2范数 :http://blog.csdn.net/zouxy09/article…

[本文链接:http://www.cnblogs.com/breezedeus/p/3426757.html,转载请注明出处] 假设我们要求解以下的最小化问题:                                                                                \(  \min\limits_x f(x)  \) .如果\( f(x) \)可导,那么一个简单的方法是使用Gradient Descent (GD)方法,也即使用以下的式子进行…

Log-Linear 模型(也叫做最大熵模型)是 NLP 领域中使用最为广泛的模型之一,其训练常采用最大似然准则,且为防止过拟合,往往在目标函数中加入(可以产生稀疏性的) L1 正则.但对于这种带 L1 正则的最大熵模型,直接采用标准的随机梯度下降法(SGD)会出现效率不高和难以真正产生稀疏性等问题.本文为阅读作者 Yoshimasa Tsuruoka, Jun’chi Tsujii 和 Sophia Ananiadou 的论文 Stochastic Gradient Descent Train…

cccc的天梯赛决赛,水题一样的水,中档题以上的还是没做出来.补了一下题,觉得其实也不是很难,主要是练的少. L2-1:红色预警 并查集 我做的时候想不到并查集,想到了也不一定做的出来,都是其实不难.每次失去一个城市,重新计算过并查集,比较几个根节点,如果根节点增加了那么就是改变了连通性. #include<cstdio> #define N 505 #define M 5005 using namespace std; int n,m,k,g,cnt,newcnt; int f[N],u[M…

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate…