首先.. 这篇东西的话算是一个关于拟阵部分知识的小总结,有些语言相对来说偏向便于理解方面,所以可能..有一些说法会不是那么严谨大概是这样 ​ 一些概念 线性无关:一组数据中没有一个量可以写成其余量的线性表示,也就是对于\(\{x_1,x_2,...x_n\}\)不存在一组不全为\(0\)的\(\{k_1,k_2,k_3...,k_n\}\)满足\(\sum\limits_{i=1}^{n}k_ix_i=0\) 线性相关:就是存在一组不全为\(0\)的\(\{k_1,k_2,k_3...,k_n\…

题目:https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4004 看Zinn博客水过去…… 运用拟阵可以证明按价格从小到大买的贪心是正确的.但自己还不会. 然后如果当前物品可以被线性表出就不买了.否则买,在第一个不能线性表出的位置上记录这个物品,表示按已经被消成这样的这个物品的这一位来消掉这一位是可以和前面那些位的消的情况吻合的. 然后因为卡精度而用long double.在printf里是Lf. #include<iostream> #incl…

从拟阵基础到 Shannon 开关游戏 本文中的定理名称翻译都有可能不准确!如果有找到错误的同学一定要联系我! 本文长期征集比较好的例题,如果有比较典型的题可以联系我 目录 从拟阵基础到 Shannon 开关游戏 Part 0. 前言 Part 1. 拟阵的定义 1.1 拟阵 Matroid 1.2 基 Basis 1.3 圈 Circuit 1.4 秩 rank 1.5 强基交换定理 Strong Basis Exchange Lemma 1.6 独立性谕示 Independence Orac…

针对 Deep Q Learning 可能无法收敛的问题,这里提出了一种  fix target 的方法,就是冻结现实神经网络,延时更新参数. 这个方法的初衷是这样的: 1. 之前我们每个(批)记忆都会更新参数,这是一种实时更新神经网络参数的方法,这个方法有个问题,就是每次都更新,由于样本都是随机的,可能存在各种不正常现象,比如你考试得了90分,妈妈奖励了你,但是也有可能是考了90分,被臭骂一顿,因为别人都考了95分以上,当然这只是个例子,正是各种异常现象,可能导致损失忽小忽大,参数来回震荡,无…

[题意分析] 给你一个可重复数集,要求从中选取一个关于异或空间线性无关的子集,使子集的权值和最大. [解题思路] 定义:一个有序对(S,I)称为拟阵当且仅当该有序对满足以下性质: 1.有穷性:S是一个有限集. 2.遗传性:I是S的一类具有遗传性质的非空子集族.具体地说,∀B∈I,若A⊂B,则A∈I. 3.交换性:I满足交换性.具体地说,∀A,B∈I不妨设|A|<|B|,必定存在某一元素x∈B-A,使A∪{x}∈I. 衍生概念: 独立子集:给定拟阵M=(S,I),A称为S的独立子集当且仅当A∈I.…

贪心算法是用的比较多的一种优化算法,因为它过程简洁优美,而且结果有效.有些优化问题如最大权森林(MWF)是可以用贪心问题求解的,由于最小支撑树(MST)问题与MWF是等价的,所以MST也是可以用贪心算法求解.当然,贪心算法不是万能的(对于某些问题贪心算法并不能求得最优解,如旅行商问题(TSP).最大匹配问题),但并不妨碍人们对它的喜爱. 贪心算法(greedy algorithm)伪代码: input:一组带权的元素集合E; 一组条件集合C output:找出集合A⊆E,使得A是满足C的所有E的…

print "Performing greedy feature selection..." score_hist = [] N = 10 good_features = set([]) # Greedy feature selection loop while len(score_hist) < 2 or score_hist[-1][0] > score_hist[-2][0]: scores = [] for f in range(len(Xts)): if f no…

论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets.这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习了好几天才了解了相关的背景,慢慢的思路也开始清晰起来.DBN算法就是Wake-Sleep算法+RBM,但是论文对Wake-Sleep算法解释特别少.可能还要学习Wake-Sleep和RBM相关的的知识才能慢慢理解,今天…

上一节我们跟大家介绍了一个具体的机器学习的问题,以及它的内容的设定,我们今天要继续下去做什么呢?我们今天要教大家说到底我们怎么样可以有一个机器学习的演算法来解决我们上一次提到的,判断银行要不要给顾客信用卡的问题. 那么复习一下我们上一次上了什么?我们上一次说机器学习做的事情就是,有一个演算法我们叫做 A ,这个演算法会看两件事情:一件事情是资料,我们叫做 D :另一件事情是 hypothesis set ,假说集合.我们要从这个假说集合,即 hypothesis set 里面选一个 g ,这个…

1. 前言 多任务学习(Multi-task learning)是和单任务学习(single-task learning)相对的一种机器学习方法.在机器学习领域,标准的算法理论是一次学习一个任务,也就是系统的输出为实数的情况.复杂的学习问题先被分解成理论上独立的子问题,然后分别对每个子问题进行学习,最后通过对子问题学习结果的组合建立复杂问题的数学模型.多任务学习是一种联合学习,多个任务并行学习,结果相互影响. 拿大家经常使用的school data做个简单的对比,school data是用来预测…