MT【204】离散型最值

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MT【204】离散型最值

(联赛一试2006,14)．将2006表示成5个正整数$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$之和．记$S=\sum\limits_{1\le i<j\le5}{x_ix_j}$问:(1) 当$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$取何值时,S取到最大值:(2) 进一步地,对任意$1\le i,j\le 5$有$|x_i-x_j|\le 2,$当$x_1,x_2,x_3,x_4,x_5$取何值时,S取到最小值. 说明理由．分析: 第一问这里需要说明取到最大值时$|x_i-x_j|\le1$…

【彩票】彩票预测算法(一)：离散型马尔可夫链模型C#实现

前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍马尔可夫链是一个能够用数学方法就能解释自然变化的一般规律模型,它是由著名的俄国数学家马尔科夫在1910年左右提出的…

HotSpot关联规则算法（2）-- 挖掘连续型和离散型数据

本篇代码可在 http://download.csdn.net/detail/fansy1990/8502323下载. 前篇<HotSpot关联规则算法(1)-- 挖掘离散型数据>分析了离散型数据的HotSpot关联规则,本篇分析离散型和连续型数据的HotSpot关联规则挖掘. 1. 首先看下数据格式(txt文档): @attribute outlook {sunny, overcast, rainy} @attribute temperature numeric @attribute hum…

【年终分享】彩票数据预测算法(一)：离散型马尔可夫链模型实现【附C#代码】

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学…

离散型特征编码方式：one-hot与哑变量

在机器学习问题中,我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数,然后通过学习得到的参数确定模型的表示,最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作.在模型训练过程中,我们会对训练数据集进行抽象.抽取大量特征,这些特征中有离散型特征也有连续型特征.若此时你使用的模型是简单模型(如LR),那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作,然后再对离散的特征,进行one-hot编码或哑变量编码.这样的操作通常会使得我们模型具有较强的非线性能力.那么这两种编码方式是如何进行的呢?它们之间是否有联系?又有…

处理离散型特征和连续型特征共存的情况归一化论述了对离散特征进行one-hot编码的意义

转发:https://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/49448051 处理离散型特征和连续型特征并存的情况,如何做归一化.参考博客进行了总结:https://www.quora.com/What-are-good-ways-to-handle-discrete-and-continuous-inputs-together总结如下:1.拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取…

[转载]为什么使用%lf读取double型的值，而用%f进行显示？

博客地址:http://blog.csdn.net/shenzhou111/article/details/7826444 今天看到一篇好文章,mark一下. 出去旅游了一下,所以有些天没敲代码,于是又弱爆了~忘掉了题目中的东西,结果出现了问题,好难找哈~ 死记硬背是很难记住一些东西的,只有理解原理才记得深入! 注意scanf函数和printf函数是不同寻常的函数,因为它们都没有将函数的参数限制为固定数量.scanf函数和printf函数又可变长度的参数列表.当调用带可变长度参数列表的函数时,编…