根据概率公式dfs即可,判断和区间[T-E,T+E]是否有交,控制层数. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; int K,R,L; double P,E,T; double Lt,Rt; ) { ; ; ; .:.; -P:P; )*p + dfs(H,R,k+)*(.-p); } //#define LOCAL int main() { #ifdef LOCAL freopen("in.txt","r&quo…

Sleeping Time Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=93265#problem/B Description Miki is a high school student. She has a part time job, so she cannot take enough sleep on weekdays. She wants…

Introduction 这篇paper是做Transformer压缩的,但其实bert的核心也就是transformer,这篇paper的实验里也做了bert的压缩.作者的主要工作是提出了LayerDrop的方法,即一种结构化的dropout的方法来对transformer模型进行训练,从而在不需要fine-tune的情况下选择一个大网络的子网络. 这篇paper方法的核心是通过Dropout来去从大模型中采样子网络,但是这个dropout是对分组权重进行dropout的,具体而言,这篇pap…

因为第i个人休息j次服从二项分布,算一下组合数. 数据范围小. 求出第i个人休息j次的概率和对应的时间之后,全概率公式暴力统计. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ,maxm = ; int P[maxn],T[maxn],V[maxn]; long long C[maxm][maxm]; double rst[maxn][maxm]; double tim[maxn][maxm]; //const double eps = 1e-11;…

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.…

前言 在机器学习经典算法中,决策树算法的重要性想必大家都是知道的.不管是ID3算法还是比如C4.5算法等等,都面临一个问题,就是通过直接生成的完全决策树对于训练样本来说是“过度拟合”的,说白了是太精确了.由于完全决策树对训练样本的特征描述得“过于精确” ,无法实现对新样本的合理分析, 所以此时它不是一棵分析新数据的最佳决策树.解决这个问题的方法就是对决策树进行剪枝,剪去影响预测精度的分支.常见的剪枝策略有预剪枝(pre -pruning)技术和后剪枝(post -pruning )技术两种.预剪…

与上篇文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似,CART算法也是一种决策树分类算法.CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的,最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的,CART与ID3,C4.5所采用的分类标准是不同了. 下面列出了其中的一些不同之处: 1.CART最后形成的树是一个二叉树,每个节点会分成2个节点,左孩子节点和右孩子节点,于是这就要求CART算法在所选定的属性中又要划分出最佳的属性划分值,节点如果选定了划分属性名称还要确定里面按照哪个值做一个二元的划分(为属性的值为一类,…

odds Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 131072/131072 K (Java/Others)Total Submission(s): 250    Accepted Submission(s): 72 Problem Description 度度熊有一棵 N 个节点 (node) 的有根树 (rooted tree),树上的每条边 (edge) 都有一个整数的权重,对于每一个非叶的节点 (non-leaf n…

决策树的剪枝 决策树为什么要剪枝?原因就是避免决策树“过拟合”样本.前面的算法生成的决策树非常的详细而庞大,每个属性都被详细地加以考虑,决策树的树叶节点所覆盖的训练样本都是“纯”的.因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现堪称完美,它可以100%完美正确得对训练样本集中的样本进行分类(因为决策树本身就是100%完美拟合训练样本的产物). 但是,这会带来一个问题,如果训练样本中包含了一些错误,按照前面的算法,这些错误也会100%一点不留得被决策树学习了,这就是…

决策树是一种基本的分类与回归方法.分类决策树是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由结点和有向边组成.结点由两种类型,内部结点表示一个特征或属性,叶结点表示一个类. 1. 基础知识 熵 在信息学和概率统计中,熵(entropy)是表示随机变量不确定性的度量.设\(X\)是一个取有限个值得离散随机变量,其概率分布为:\[P(X = x_i) = p_i, i = 1,2,3,...,n\] 则随机变量\(X\)的熵定义为:\[H(X) = - \sum_{i=1}^{n}p_i\log{p_i…