$2016$长城信息杯中国大学生程序设计竞赛中南邀请赛$G$题 前缀和. 把公式化开来,会发现只要求一段区间的和以及一段区间的平方和就可以了. #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> #include<vector>…

遗传方差:遗传方差又称表型方差(phenotypic variance),通常结合基因型方差(genotype variance)和环境方差(environmental variance).遗传方差主要包括三方面:加性遗传方差(Additive genetic variance).显性遗传方差(Dominance genetic variance)和上位遗传方差(Epistatic genetic variance) 如下图所示: 假设有三个基因座(locus 1, locus 2, locus…

首先 Error = Bias + Variance Error反映的是整个模型的准确度,Bias反映的是模型在样本上的输出与真实值之间的误差,即模型本身的精准度,Variance反映的是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差,即模型的稳定性. 举一个例子,一次打靶实验,目标是为了打到10环,但是实际上只打到了7环,那么这里面的Error就是3.具体分析打到7环的原因,可能有两方面:一是瞄准出了问题,比如实际上射击瞄准的是9环而不是10环:二是枪本身的稳定性有问题,虽然瞄准的是9环,但是只打…

前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参考林轩田老师在机器学习技法的<Blending and Bagging>中的讲解: 综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度.对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小: 对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小.…

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1249 part=3*s*(s-1)+2 #include<stdio.h> #include<math.h> main() { int n,s,i,p,m; while(~scanf("%d",&n)) { ;i<=n;i++) { scanf("%d",&s); p=*(s-)*s + ; printf("%d\…

1249. Ancient Necropolis Time limit: 5.0 secondMemory limit: 4 MB Aerophotography data provide a bitmap picture of a hard-to-reach region. According to the suggestions of scientists, this region is a cemetery of an extinct civilization. Indeed, the p…

http://highscalability.com/blog/2010/11/4/facebook-at-13-million-queries-per-second-recommends-minimiz.html Thursday, November 4, 2010 at 8:48AM Facebook gave a MySQL Tech Talk where they talked about many things MySQL, but one of the more subtle and…

http://mathworld.wolfram.com/Variance.html Variance For a single variate having a distribution with known population mean , the population variance , commonly also written , is defined as (1) where is the population mean and denotes the expectation v…

以下内容参考 cousera 吴恩达 机器学习课程 1. Bias 和 Variance 的定义 Bias and Variance 对于改进算法具有很大的帮助作用,在bias和Variance的指引之下,我们可以有方向性的对算法进行改进. 模型较简单时,可能导致Bias,相反模型较为复杂的时候,容易导致high Variance. 如下图所示,随着模型复杂度的增加,训练数据集上的误差将会减小,而交叉验证集上的误差是先减小后增大.所以根据在训练集和交叉验证集上的误差大小就可以判断模型是除了bia…

王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-64讲)完整视频.PPT.代码下载:百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt6 腾讯微云:http://url.cn/TnGbdC 360云盘:http://yunpan.cn/cQ4c2UALDjSKy 访问密码 45e2土豆:http://www.tudou.com/programs/view/85BX4YBSdSI/优酷:http://v.youku.com/v_show/id_…