1113: [Poi2008]海报PLA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 1025  Solved: 679[Submit][Status][Discuss] Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output…

1113: [Poi2008]海报PLA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 896  Solved: 573[Submit][Status][Discuss] Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…

好像是很古老的题?现在BZOJ上找不到该题,所以没有提交. 1113: [Poi2008]海报PLA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 810  Solved: 507[Submit][Status][Discuss] Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. (SilverN附注:矩形外不能贴海报) Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每…

Python实现PLA(感知机) 运行环境 Pyhton3 numpy(科学计算包) matplotlib(画图所需,不画图可不必) 计算过程 st=>start: 开始 e=>end op1=>operation: 读入数据 op2=>operation: 格式化数据 cond=>condition: 权重是否不变 op3=>operation: 更新权重 op4=>operation: 输出结果 st->op1->op2->cond cond…

for batch&supervised binary classfication,g≈f <=> Eout(g)≥0 achieved through Eout(g)≈Ein(g) and Ein(g)≈0 其中Ein是某一个备选函数h在数据D上犯错误的比例,在整个数据集上犯错误的比例为Eout 1.Perceptron Hypothesis Set 假设训数据集市线性可分的,感知机学习是目标就是求得一个能够将训练集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面, 对于一组数据X={x1…

Perceptron - 感知机,是一种二元线性分类器,它通过对特征向量的加权求和,并把这个”和”与事先设定的门槛值(threshold)做比较,高于门槛值的输出1,低于门槛值的输出-1.其中sign 是取符号函数,括号中所包含的内容大于0时,取+1:小于0时,取-1. 对h(x)做一些数学上的简化.变成向量表示: 感知机(perceptron)是一个线性分类器(linear classifiers).sign(WTX)其实就相当于WTX=0,都表示一个超平面. PLA算法只有在满足训练样本是线…

前两篇文章已经完成了大部分的工作,这篇文章主要是讲VC bound和 VC dimension这两个概念. (一)前文的一点补充 根据前面的讨论,我们似乎只需要用来替代来源的M就可以了,但是实际公式却不是这样的,我们需要数学上处理几个小细节.具体的处理方法不讲,只提供大体思路. 可以看出,真实情况下,公式中多了3个参数. 这三个参数是怎么来的? (1)我们无法计算Eout,所以我们另外采样N个数据,用它来计算E'in,代替Eout,这对于固定的一个h是可行的. (2)现在我们就变成了取2N个点了…

一个问题:大多数情况下,M(hypothesis set的大小)是无穷大的,例如PLA算法.那么是不是我们的原则1就不能使用了? 我们试着做一些努力: Step1:寻找hypothesis set的effective number来代替M 什么意思呢?就是之前推导中,但是呢,例如在PLA算法中,h1和h2是如此的相像(考虑平面上的直线),所以,如果D对于h1是GOOD,那么对于h2也是GOOD.即:重叠部分太多,我们over-estimatinng了. 现在我们换一种思路.从DataSet的角度…

此笔记源于台湾大学林轩田老师<机器学习基石><机器学习技法> (一) PLA算法是基本的binary Classification算法. 一个基本的问题是,对于银行,假设我知道用户的年龄.性别.工作.工资,那么应不应该发信用卡给他? 那么它在二维空间里就是一条分割平面的直线. 如何从拥有无限多h的H中选择g? 上述算法的一种实现是: 从上述算法中可以知道:(以二维空间为例)如果没有一条直线能够完全的分开数据点,即:输入数据不是线性可分的,那么上述算法永远不会停止.一种解决方法是:…

题:如果资料D线性可分,PLA如何保证最后能得到最优解. 思路:假设$w_f$能够分割资料D,$w_{t+1}$经过更新$w_{t+1}=w_t + y_{n(t)}x_{n(t)}$后,与$w_f$更接近 两个向量更接近,则有$Z=\frac{w_f^Tw_t}{||w_f||||w_t||}$越大 其中$w_f^tw_t=w_f^tw_{t-1}+w_f^ty_{n(i)}x_{n(i)}=w_f^tw_0+w_f^t\sum_i^t y_{n(i)}x_{n(i)}$令$w_0=0$,则$…

1113: [Poi2008]海报PLA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 765  Solved: 466[Submit][Status][Discuss] Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最…

Pla(jdoj1006) 题目大意:给你n个矩形,并排放在一起,你的目的是将所有的矩形全部染色.你每次染的形状为一个矩形,问:最少需要染多少次? 注释:n<=10^6,wi , hi<=2^31-1,其中,wi和hi分别是矩形的宽和高. 想法:第一想法是贪心,显然是不对的.在此,我们介绍一种数据结构——单调栈.顾名思义,就是维护栈里的元素是单调的.那么,在本题中,我们维护一个单调栈,每次加入一个数,判断栈顶,如果栈顶大于该数,则弹出,贡献+1,如果小于等于该数,则将该数压如栈内.最后,统计栈…

原文地址:http://www.jianshu.com/p/5b4a64874650 问题描述 程序实现 # coding: utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import time def read_data(dataFile): with open(dataFile, 'r') as file: data_list = [] for line in file.readlines(): line = line.st…

原文地址:https://www.jianshu.com/p/ed0aee74523f 一.Perceptron Learning Algorithm (一)算法原理 PLA本质是二元线性分类算法,即用一条线/一个面/一个超平面将1.2维/3维/4维及以上数据集根据标签的不同一分为二.算法确定后,根据\(W\)取值的不同形成不同的\(h\),构成假设集合\(H\).如2维感知器算法,根据\(w_0\),\(w_1\),\(w_2\)的不同取值,构成了不同的\(h\),这些\(h\)最终构成\(H…

1.无法操作根节点数据,提示的是This base cannot be created with PLA. 解决办法 1)添加一个base.ldif文件,里面的dc和配置文件里的保持一致即可 dn: dc=dc,dc=com o: ldap objectclass: dcObject objectclass: organization 2)然后执行命令导入数据库 ldapadd -f base.ldif -x -D cn=root,dc=dc,dc=com -W 然后会提示输入密码,添加成功会提…

PLA算法总结及其证明 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=45232891 分类: 机器学习 PLA(Perception Learning Algorithm)适用于二维及高维的线性可划分问题.问题的答案只有同意或者不同意.例如银行可以根据顾客的个人信息来判断是否给顾客发放信用卡.将顾客抽象为一个向量X,包括姓名.年龄.年收入.负债数等.同时设定各个属性所占的比例向量w,对于正相关的属性设置相对较高的比例如年收入,对于负相关的属性设置较低的比例…

PLA ABS…

BZOJ1113 Poi2008 海报PLA Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最少数量的海报数. Sample Input 5 1 2 1 3 2 2 2 5 1 4 Sample Output 4 直接单调栈扫过去就可以了 注意合并高度相等的情况 #in…

[Poi2008]海报PLA Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 1304  Solved: 896[Submit][Status][Discuss] Description N个矩形,排成一排. 现在希望用尽量少的矩形海报Cover住它们. Input 第一行给出数字N,代表有N个矩形.N在[1,250000] 下面N行,每行给出矩形的长与宽.其值在[1,1000000000]2 1/2 Postering Output 最少数量的海…

Perception Learning Algorithm, PLA 1.感知机 感知机是一种线性分类模型,属于判别模型. 感知机模型给出了由输入空间到输出空间的映射: f(X) = sign(WTX + b) 简单来说,就是找到一个分类超平面 WTX + b =0,将数据集中的正例和反例完全分开. 2.感知机学习算法(PLA) 感知机学习算法是为了找到 W 和 b  以确定分类超平面.为了减少符号,令 W = [b, W1, W2, ..., Wn], X = [1, X1, X2, ...,…

全称 perceptron learning algrithm 用武之地 二值分类问题,资料线性可分 算法核心(以二维平面为例) 找到一条直线WTX=0,一边全为+1,另一边全为-1.找到了这条线(即,向量W)就得到了分类器. 如何找到这条线? 每次选取分类出错的样本点,迭代执行:Wt+1T=WtT+yn(t)Xn(t)  (t代表第t次迭代) 直观理解:改变分界线的方向,尽量在下一次预测的时候将当前预测出错的这个点出现在线的另一边. 我的问题 这里是不是默认原点就在分界线上,因为都是围绕原点进…

发件人 Apple Program License Agreement PLA We found that your app uses the Advertising Identifier but does not include ad functionality. This does not comply with the terms of the Apple Developer Program License Agreement, as required by the App Store R…

之前在<机器学习---感知机(Machine Learning Perceptron)>一文中介绍了感知机算法的理论知识,现在让我们来实践一下. 有两个数据文件:data1和data2,分别用于PLA和Pocket Algorithm.可在以下地址下载:https://github.com/RedstoneWill/MachineLearningInAction/tree/master/Perceptron%20Linear%20Algorithm/data. 先回顾一下感知机算法: 1,初始…

目录 1. 引言 2. 载入库和数据处理 3. 感知机的原始形式 4. 感知机的对偶形式 5. 多分类情况-one vs. rest 6. 多分类情况-one vs. one 7. sklearn实现 8. 感知机算法的作图 1. 引言 在这里主要实现感知机算法(PLA)的以下几种情况: PLA算法的原始形式(二分类) PLA算法的对偶形式(二分类) PLA算法的作图(二维) PLA算法的多分类情况(包括one vs. rest 和one vs. one 两种情况) PLA算法的sklearn实…

#include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <algorithm> #define maxn 250005 using namespace std; int n,top,stack[maxn],ans; int main(){ int u,v; scanf("%d",&n); top=ans=,me…

对于d维的数据集,vc = d+1 证明: $vc \geq d+1$  :  存在d+1个点可以被H shatter 构造矩阵(注意加上$w_0$对应的$x_0$) 注意x可逆,构造$w=X^{-1}y$,有$Xw=y-----sign(Xw)=y$ $vc \leq d+1$  :  任意d+2个点不能被H shatter 注意x向量是d+1维的(注意还有$x_0$),所以对与第d+2各向量, 一定可以表示为前面d+1各向量的线性组合 取w使,$sign(x_iw)=a_i$,则此时 即不能…

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感知机问题学习算法引入:信用卡问题 根据已知数据(不同标准的人的信用评级)训练后得出一个能不能给新客户发放信用卡的评定结果 解决该问题的核心思想扔为之前所讲到的梯度下降算法,对于更多条件的类似问题,首先选取一个超平面w0,b0,然后用梯度下降算法不断极小化目标函数,使得此过程中随机一个有误分类点的梯度下降. 过程通过随机选取一个分类点,(xi,yi)依据该分类点对w b进行更新. 得出的这个函数f(x) = sign(w·x+b)就是感知机模型. 它的计目的就是找到一条直线,能够把正向数据与负向…

转自:https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.Python的机器学习包sklearn中也包含了感知机学习算法,我们可以直接调用,因为感知机算法属于线性模型,所以从sklearn.linear_model中import下面给出例子. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import…