[机器学习]决策树(decision tree) 学习笔记 标签(空格分隔): 机器学习 决策树简介 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 本文采用的是ID3算法,ID3算法就是在每次需要分裂时,计算每…

有丶难,学到自闭 参考的文章: zcysky:[学习笔记]dsu on tree Arpa:[Tutorial] Sack (dsu on tree) 先康一康模板题吧:CF 600E($Lomsat$ $gelral$) 虽然已经用莫队搞过一遍了(可以参考之前写的博客~),但这个还是差距挺大 我们如果对于每个节点暴力统计答案,是$O(N^2)$的复杂度:最坏情况下整棵树是一条链,对于每个节点的统计平均下来是$O(N)$的 具体是怎么做的呢? 对于以当前节点$x$为根的子树,我们建立$cnt$和…

十几天前看到zyf2000发过关于这个的题目的Blog, 今天终于去学习了一下 Codeforces原文链接 dsu on tree 简介 我也不清楚dsu是什么的英文缩写... 就像是树上的启发式合并 用到了\(heavy-light\ decomposition\)树链剖分 把轻边子树的信息合并到重链上的点里 因为每次都是先dfs轻儿子再dfs重儿子,只有重儿子子树的贡献保留,所以可以保证dfs到每颗子树时当前全局维护的信息不会有别的子树里的,和莫队很像 算法过程 find the BigC…

作者信息 作者:彭东林 邮箱:pengdonglin137@163.com 1.反编译设备树 在设备树学习的时候,如果可以看到最终生成的设备树的内容,对于我们学习设备树以及分析问题有很大帮助.这里我们需要使用设备树生成工具dtc的反编译功能 root@pengdl-VirtualBox:~/tq2440/Linux/linux-# ./scripts/dtc/dtc -h Usage: dtc [options] <input file> Options: -[qI:O:o:V:d:R:S:p…

转自:https://www.cnblogs.com/pengdonglin137/p/4495056.html 阅读目录(Content) 1.反编译设备树 2.分析工具fdtdump 3.Linux配置,支持设备树 4.Linux 编译设备树 5.从Linux内核代码中编译设备树的工具dtc 6.删除设备树属性的方法 7.两个内核新增的设备树调试工具 8.如何在设备树里控制属性值占用的字节数? 9.设备树中ranges属性分析 10.dts中memreserve和reserved-memor…

Link-Cut Tree,用来解决动态树问题. 宏观上,LCT维护的是森林而非树.因此存在多颗LCT.有点像动态的树剖(链的确定通过$Access$操作),每条链用一颗$splay$维护.$splay$维护链的关键字是深度,因此一条链的顶端就是$splay$中键值最小的点 由于LCT的资料有很多,在此不详细阐述.只是谈谈理解有困惑的几个点,其中大多已经解决了: 关于虚边 这里的虚边其实不能算叫边,只能说是一个父指针.由于splay是二叉树,但有可能出现有好多虚边指向一个点的情况.因此虚边其实就…

前置芝士 树连剖分及其思想,以及优化时间复杂度的原理. 讲个笑话这个东西其实和 Dsu(并查集)没什么关系. 算法本身 Dsu On Tree,一下简称 DOT,常用于解决子树间的信息合并问题. 其实本质上可以理解为高维树上 DP 的空间优化,也可以理解为暴力优化. 在这里我们再次明确一些定义: 重儿子 & 轻儿子:一个节点的儿子中子树最大的儿子称为该节点的重儿子,其余的儿子即为轻儿子.特殊的,如果子树最大的有多个,我们任取一个作为重儿子. 重边 & 轻边:连接一个节点与它的重儿子的边称为…

定义度数矩阵\(D(G)\): 定义邻接矩阵\(C(G)\): 定义\(Laplace\)矩阵\(A\) \( A(G) = D(G) - C(G) \) 记图\(G\)的所有生成树权值和为\(t(G)\) 一颗树形结构的权值为该树所有边权的积 无向图情况: 如果存在一条边\((x,y,w)\) 则\(D_{x,x},D_{y,y} += w\) 则\(C_{x,y},C_{y,x} += w\) 则\(A\)删除根节点对应的行和列,剩下的\(n - 1\)阶主子式则是权值之和 有向图情况: 如…

[dsu on tree][学习笔记] - Candy? - 博客园 题单: 也称:树上启发式合并 可以解决绝大部分不带修改的离线询问的子树查询问题 流程: 1.重链剖分找重儿子 2.sol:全局用桶或者数据结构存信息. ①递归所有的轻儿子,回溯前删除贡献 ②递归重儿子,不删除贡献 ③暴力找所有轻儿子,加入贡献 ④更新x的答案 ⑤如果x是父亲的轻儿子,再把整个子树贡献删除(信息只有子树的,有时可以不用再dfs去重,可以直接清空) 正确性: 一个点的轻儿子会暴力更新到所有信息,重儿子链不会删除贡献…

Matrix_tree Theorem: 给定一个无向图, 定义矩阵A A[i][j] = - (<i, j>之间的边数) A[i][i] = 点i的度数 其生成树的个数等于 A的任意n - 1阶主子式的值. 关于定理的相关证明 可以看这篇文章, 讲得非常详细, 耐心看就能看懂: 关于求行列式, 可以用高斯消元. 如果是模域下求行列式, 可以用欧几里得算法. 具体实现看这篇文章 模域下求行列式 模板题:SPOJ DETER3 代码: #include <cstdio> #inclu…