前言 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在70年代由苏联人 Vladimir Vapnik 提出,主要用于处理二分类问题,也就是研究如何区分两类事物. 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题,最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO 算法的收敛性进行简要分析,但受限于篇幅,本文不会对最优化问题.核函数.原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍,需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章.资料. SVM 推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公…
link Solution 考虑一个不合法方案,它一定最后位置的逆序对数不为 \(0\),而且可以发现的是,存在对称方案使得最后逆序对数奇偶性不同,所以我们如果加上 \((-1)\)^{\sigma(P)} (即逆序对数奇偶性),那么两者就会抵消掉. 所以可以枚举一个点的最后位置,用状压 dp 解决. Code #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define Int register int #define mod 998244353…
Fibonacci-ish Yash has recently learnt about the Fibonacci sequence and is very excited about it. He calls a sequence Fibonacci-ish if the sequence consists of at least two elements f0 and f1 are arbitrary fn + 2 = fn + 1 + fn for all n ≥ 0. You are…
深度强化学习的18个关键问题 from: https://zhuanlan.zhihu.com/p/32153603 85 人赞了该文章 深度强化学习的问题在哪里?未来怎么走?哪些方面可以突破? 这两天我阅读了两篇篇猛文A Brief Survey of Deep Reinforcement Learning 和 Deep Reinforcement Learning: An Overview ,作者排山倒海的引用了200多篇文献,阐述强化学习未来的方向.原文归纳出深度强化学习中的常见科学问题,…
