前言 其实也没什么好说的吧,三分法就是用来求一个单调函数的最值和满足最大值的\(x\),秦九韶算法就是在\(O(N)\)时间内求一个多项式值 怎么用 三分法使用--看这篇:https://www.cnblogs.com/Rye-Catcher/p/9255304.html 函数定义域和值域都为实数呢? 不多说,先看这道题:https://www.luogu.org/problemnew/show/P3382 三分法的代码相似,大家应该都知道.哪怎么快速求一个多项式函数的值呢? 秦九韶算法:计算\…

提出混合模型主要是为了能更好地近似一些较复杂的样本分布,通过不断添加component个数,能够随意地逼近不论什么连续的概率分布.所以我们觉得不论什么样本分布都能够用混合模型来建模.由于高斯函数具有一些非常有用的性质.所以高斯混合模型被广泛地使用. GMM与kmeans相似,也是属于clustering,不同的是.kmeans是把每一个样本点聚到当中一个cluster,而GMM是给出这些样本点到每一个cluster的概率.每一个component就是一个聚类中心. GMM(Gaussian Mi…

Sarsa算法 是 TD算法的一种,之前没有严谨推导过 TD 算法,这一篇就来从数学的角度推导一下 Sarsa 算法.注意,这部分属于 TD算法的延申. 7. Sarsa算法 7.1 推导 TD target 推导:Derive. 这一部分就是Sarsa 最重要的内核. 折扣回报:$U_t=R_t+\gamma R_{t+1}+\gamma^2 R_{t+2}+\gamma^3 R_{t+3}+\cdots \ \quad={R_t} + \gamma \cdot U_{t+1} $ 即 将\(…

前言 之前的学习中也有好几次尝试过学习该算法,但是都无功而返,不仅仅是因为该算法各大博主.大牛的描述都比较晦涩难懂,同时我自己学习过程中也心浮气躁,不能专心. 现如今决定一口气肝到底,这样我明天就可以正式开始攻克阿里云天池大赛赛题,所以今天一天必须把Adaboost算法拿下!!! Adaboost boosting与bagging boosting 个体学习器间存在强依赖关系.必须串行生成的序列化方法,提高那些在前一轮被弱分类器分错的样本的权值,减小那些在前一轮被弱分类器分对的样本的权值, 使误…

转载请标明出处:https://www.cnblogs.com/tiaozistudy/p/dbscan_algorithm.html DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)聚类算法,是一种基于高密度连通区域的.基于密度的聚类算法,能够将具有足够高密度的区域划分为簇(Cluster),并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇.DBSCAN算法通过距离定义出一个密度函数,计算出每个样本附近的密度,从而根据每…

前言 今天不容易有一天的自由学习时间,当然要用来"学习".在此记录一下今天学到的最基础的平衡树. 定义 平衡树是二叉搜索树和堆合并构成的数据结构,它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树. 这里仅仅说明一下平衡树中的\(Splay\)算法 进入正题 平衡树中有许多种类:红黑树.\(AVL\)树,伸展树,\(Treap\)等等,但是\(Splay\)算法算是可用性很强的一种了.也就是说比较稳定. 在\(Splay\)算法中,一个处处都要…

「Meissel-Lehmer 算法」是一种能在亚线性时间复杂度内求出 \(1\sim n\) 内质数个数的一种算法. 在看素数相关论文时发现了这个算法,论文链接:Here. 算法的细节来自 OI wiki,转载仅作为学习使用. 目前先 mark 一下这个算法,等有空的时候再来研究一下,算法的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n^{\frac23})\) ,所以 \(n\) 的范围可以扩大至 \(10^{12}\) 的级别: 代码实现 #include <bits/stdc++.h>…

博主最近进度停滞了 对web开发理解欠缺好多内容 今天整理下MD5算法,这个涉及到mysql数据库存储用户表密码字段的时候 一般是带有加密的 # -*- coding: utf-8 -*- import md5 password = " new_password = md5.new() new_password.update(password) print new_password.hexdigest() # 得到32位的加密字符串…

k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离来进行分类. 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高 使用数据范围:数值型和标称型 用例子来理解k-近邻算法 电影可以按照题材分类,每个题材又是如何定义的呢?那么假如两种类型的电影,动作片和爱情片.动作片有哪些公共的特征?那么爱情片又存在哪些明显的差别呢?我们发现动作片中打斗镜头的次数较多,而爱情片中接吻镜头相对更多.当然动作片中也有一些接吻镜头,爱情片中也会有一些打斗镜头.所以不能单纯通过是否存在打斗镜头或者接吻镜…

转自http://www.hankcs.com/security/des-algorithm-illustrated.html 译自J. Orlin Grabbe的名作<DES Algorithm Illustrated>,国外许多大学将该文章作为补充材料,可作为理解DES算法的最佳入门手册.反观许多教材介绍DES时直接照搬一张流程图,图中IP等缩写符号不加解释,让人误解:许多博客则直接给出蹩脚的源码,对内部流程缺乏解读.事实上,DES在算法上并不复杂,只是流程繁多而已.此时利用一个简单的例子…