题目链接:传送门 题目大意:有k个任务,可以在 A 机器的 x 位上完成,也可以在 B 机器的 y 位上完成.问最少需要多少个点位即可完成所有任务. 题目思路:求最小点覆盖. 把 A 机器,B 机器看做两个集合,任务需要的点位即可看做 A,B 之间的边,要最少点位,也就是要最少的点覆盖完所有的边. 二分图匹配即可(二分图 最小点覆盖==最大匹配数) #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #inc…

我在 B 站学机器学习(Machine Learning)- 吴恩达(Andrew Ng)[中英双语] 视频地址:https://www.bilibili.com/video/av9912938/ tensorflow:http://tensorflow123.com…

https://blog.csdn.net/luyao_cxy/article/details/82383091 转载:https://blog.csdn.net/qq_27297393/article/details/82284384 机器学习 一.人工智能.机器学习与深度学习 人工智能        机器学习               经典机器学习               基于神经网络的机器学习                      浅层学习                    …

机器学习(Machine Learning)是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能的学科.…

domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域.这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution).比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems). 1. 数学描述 X:input space(description…

机器学习 - 维基百科,自由的百科全书 https://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0 机器学习是人工智能的一个分支.人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点,到以“知识”为重点,再到以“学习”为重点的自然.清晰的脉络.显然,机器学习是实现人工智能的一个途径,即以机器学习为手段解决人工智能中的问题.机器学习在近30多年已发展为一门多领域交叉学科,涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.计算复杂性理论等多门学科.…

目录 List Description Input Output Sample Input Sample Output HINT Solution Code Position: http://poj.org/problem?id=1325 List Description 我们知道机器调度是计算机科学中一个非常经典的问题.调度问题有很多种,具体条件不同,问题就不同.现在我们要处理的是两个机器的调度问题. 有两个机器A和B.机器A有n种工作模式,我们称之为mode_0,mode_l,--,mode…

关于机器学习有两个相关的定义: 1)给计算机赋予没有固定编程的学习能力的研究领域. 2)一种计算机的程序,能从一些任务(T)和性能的度量(P),经验(E)中进行学习.在学习中,任务T的性能P能够随着P能去改善经验E. 例子:玩跳棋游戏 E=玩了很多调情游戏积累的经验. T=玩跳棋游戏的任务. P=该程序赢下比赛的可能性. 一般情况下,任何机器学习的问题我们都可以分类为: 1)监督学习(Supervised learning). 2)非监督学习(Unsupervised learning).…

一.算法详解 1.什么是K临近算法 Cover 和 Hart在1968年提出了最初的临近算法 属于分类(classification)算法 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性. 该方法在…

一.机器学习基本概念总结 分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据 有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集 机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量…

刚面完 AI 岗,这几点分享给你!- AI科技大本营 https://mp.weixin.qq.com/s/05G5HKSkZwhwnmskijToLQ 1.训练决策树时的参数是什么? 2.在决策树的节点处分割的标准是什么? 3.基尼系数的公式是什么? 4.熵的公式是什么? 5.决策树如何决定在哪个特征处分割? 6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗? 7.随机森林的优点有哪些? 8.介绍一下boosting算法. 9.gradient boosting如何工作? 10.关于AdaBoost…

题目链接:传送门 题目大意:有n个任务,m个机器.每个机器最早在 Si 天开始,最晚在 Ei 天结束,需要 Pi 天完成.可以中途换机器做,也可以中途打断不做,过后再做   只要在规定时间内都行.每个机器一天只能处理一个任务.问是否能在规定时间完成. 题目思路:知道是网络流,但是不会建图.   自己建图的时候,想法是 S 与任务建边容量为Pi,然后 T 与机器建边,容量为inf,然后时间就不知道怎么处理了. 卡死在这了. 其实知道 任务,机器,时间这三个条件后完全可以变通一下建图的,但是没有转过…

编辑距离 编辑距离(Edit Distance),又称Levenshtein距离,是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符.一般来说,编辑距离越小,两个串的相似度越大.例如将kitten一字转成sitting:sitten (k→s)sittin (e→i)sitting (→g)俄罗斯科学家Vladimir Levenshtein在1965年提出这个概念. 应用 最小编辑距离通常作为一种相似度计算函数被用…

抽象类(abstract class):抽象类不能创建对象,主要用来创建子类.Java中的抽象类使用 abstract 修饰符定义. 抽象数据类型(abstract data type ADT):抽象数据类型指明了可能的类型和允许进行的操作,但是没有提供实现. 访问标识符(access specifier):用于方法或变量定义,限定了哪些类可以访问该方法或变量.Java中的访问标识符有 public.protected 和 private.没有访问标识符修饰的方法或变量默认可见性为“packag…

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主…

抽象类(abstract class):抽象类不能创建对象,主要用来创建子类.Java中的抽象类使用 abstract 修饰符定义. 抽象数据类型(abstract data type ADT):抽象数据类型指明了可能的类型和允许进行的操作,但是没有提供实现. 访问标识符(access specifier):用于方法或变量定义,限定了哪些类可以访问该方法或变量.Java中的访问标识符有 public.protected 和 private.没有访问标识符修饰的方法或变量默认可见性为“packag…

新手学习机器学习很难,就是收集资料也很费劲.所幸Robbie Allen从不同来源收集了目前最全的有关机器学习.Python和相关数学知识的速查表大全.强烈建议收藏! 机器学习有很多方面. 当我开始刷新这个主题时,我遇到了各种“速查表”,仅仅列出了需要知道的给定主题的所有要点. 最后,我收集了与机器学习相关的速查表.有些我经常参考,认为其他人也可能从中受益.因此, 这篇文章把我在网上发现的很好的27个速查表分享出来,以供大家参考. 机器学习(Machine Learning) 有不少有用的流程图…

前几章在不知道原理的情况下,已经学会使用了多个机器学习模型机器算法.Scikit-Learn很方便,以至于隐藏了太多的实现细节. 知其然知其所以然是必要的,这有利于快速选择合适的模型.正确的训练算法.合适的超参数.了解底层有助于更有效率地调试问题以及平台错误. 本章从现行回归模型开始,讨论两种不同的训练方式: 直接使用解析解,例如一元二次方差的求根公式. 有些数学问题(比如大多数偏微分方程)是没有数值解的,这时候就要用数值解来近似求解.有时间为了效率,解释存在解析解,也是求近似的数值解. 4.1…

数据库的结构(3种):层次,网状,关系型(用的最多): DBMS的三层模型: 视图层:面向最终用户: 逻辑层:面向程序员或DBA: 物理层:面向系统管理员: 关系型数据库管理系统——RDBMS: 主要的组成部分是表:表是由行(实例,实体,记录)和列(字段,域)组成: 关系型数据库管理系统的实现: 商业方案:Oracle,Sybase{为微软提供了思路出现SQL-server},Infomix{IBM收购},DB2{IBM} 开源方案:PostgreSQL,mysql,MariaDB SQL:St…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主…

声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人才疏学浅,整理总结的时候难免出错,还望各位前辈不吝指正,谢谢. 4)阅读本文需要机器学习.计算机视觉.神经网络等等基础(如果没有也没关系了,没有就看看,能不能看懂,呵呵). 5)此属于第一版本,若有…

参考    交叉验证      交叉验证 (Cross Validation)刘建平 一.训练集 vs. 测试集 在模式识别(pattern recognition)与机器学习(machine learning)的相关研究中,经常会将数据集(dataset)分为训练集(training set)跟测试集(testing set)这两个子集,前者用以建立模型(model),后者则用来评估该模型对未知样本进行预测时的精确度,正规的说法是泛化能力(generalization ability).怎么将…

File Access 组件中常见的对象有 FileSystemObject.TextStream.File.Folder.Drive等,其中每一个对象都有不同的属性和方法,我们将会在用到的时候进行详细介绍. FileSystemObject 对象用于访问服务器上的文件系统. 此对象可对文件.文件夹和目录路径进行操作.获取文件系统信息. 直接上例子(FSO_TextFile.asp)了,首先我们检查是否存在"test.txt"文件,不存在则创建它,并写入一些文本,然后将该内容显示在表单…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0  2013-04-08   声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主…

Hadoop是对大数据集进行分布式计算的标准工具,这也是为什么当你穿过机场时能看到”大数据(Big Data)”广告的原因.它已经成为大数据的操作系统,提供了包括工具和技巧在内的丰富生态系统,允许使用相对便宜的商业硬件集群进行超级计算机级别的计算.2003和2004年,两个来自Google的观点使Hadoop成为可能:一个分布式存储框架(Google文件系统),在Hadoop中被实现为HDFS:一个分布式计算框架(MapReduce). 这两个观点成为过去十年规模分析(scaling analy…

目录: 一.概述 二.背景 三.人脑视觉机理 四.关于特征        4.1.特征表示的粒度        4.2.初级(浅层)特征表示        4.3.结构性特征表示        4.4.需要有多少个特征? 五.Deep Learning的基本思想 六.浅层学习(Shallow Learning)和深度学习(Deep Learning) 七.Deep learning与Neural Network 八.Deep learning训练过程        8.1.传统神经网络的训练方法…

编者按:6月26日,2014年国际机器学习大会(ICML)在北京国际会议中心完美落幕.作为机器学习领域两大顶尖年会之一,这是 ICML大会30多年来首次来到中国和远东,在国内的机器学习界震动不小.身为本次大会主席的卡耐基梅隆大学计算机系教授邢波(Eric Xing)为此做了诸多努力.作为在美国机器学习领域前沿为数不多的华人学者,许多国内计算机专业学生渴望投身其门下.借着此次大会的举办,我们也有幸和Eric坐下来,面对面的聊一聊他对科研的态度以及对后辈们的建议. 问:从生物学博士到计算机科学博士,…

二分图匹配(匈牙利算法) 1.一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数 König定理是一个二分图中很重要的定理,它的意思是,一个二分图中的最大匹配数等于这个图中的最小点覆盖数.如果你还不知道什么是最小点覆盖,我也在这里说一下:假如选了一个点就相当于覆盖了以它为端点的所有边,你需要选择最少的点来覆盖所有的边. 2.最小路径覆盖=最小路径覆盖＝|G|-最大匹配数 在一个N*N的有向图中,路径覆盖就是在图中找一些路经,使之覆盖了图中的所有顶点, 且任何一个顶点有且只有一条路径与之关联:(如…

Machine Schedule Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5817    Accepted Submission(s): 2932 Problem Description As we all know, machine scheduling is a very classical problem in comput…