matlab求解多元方程组示例: syms k1 k2 k3; [k1 k2 k3] = solve(-3-k3==6, 2-k1-k2+2*k3==11, 2*k1+k2-k3+1==6)或者用[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6')另外,可以指定未知数为哪个[k1 k2 k3] = solve('-3-k3=6', '2-k1-k2+2*k3=11', '2*k1+k2-k3+1=6',k1,k2,k

迷宫地形我们可以通过读文件的形式,通过已知入口逐个遍历坐标寻找通路. 文件如图: 每个坐标的位置用结构体来记录: struct Pos //位置坐标 { int _row; int _col; }; 定义行列范围: #define M 10 //行 #define N 10 //列 初始化迷宫数组:将通过读文件的方式获取的字符转成整型数据,保存在M行N列的数组中. void InitMaze(int* maze) { struct WavHeadhWAV; FILE* fout = fopen(

例子: 要求:医务工作者通过广泛的调查和统计分析,根据成人的身高与体重因素给出了按"体质指数"进行判断的方法,具体如下: 体质指数t=体重 w/(身高h)2(w的单位为kg,h的单位为m) 当t<18kg/m2时,为低体重: 当t介于18kg/m2和25kg/m2之间时,为正常体重: 当t介于25kg/m2和27kg/m2之间时,为超重体重: 当t>=27kg/m2之间时,为肥胖: 编程实现:从键盘输入您的身高w和体重h,根据上述公式计算体质指数t,然后判断您的体重属于何种

如果有相应的OJ题目,欢迎同学们提供相应的链接 相关链接 所有模板的快速链接 简单的测试 None 代码模板 /* * TIME COMPLEXITY:O(n^3) * PARAMS: * a The responding matrix of equation set. * n number of unknown factor. * l l[] mean if it is the free unit. * ans answer of unknown factor. */ int solve(do

clc clear syms x y z r1 r2 w f=x^+y^+z^+w^; g1=*x-y+z-w-; g2=x+y-z+w-; h=f-r1*g1 -r2*g2; hx=diff(h,x); hy=diff(h,y); hz=diff(h,z); hw=diff(h,w); hr1=diff(h,r1); hr2=diff(h,r2); r=solve([hx==,hy==,hz==,hw==,hr1==,hr2==],[x,y,z,w,r1,r2]); arr_x=double(

#include<iostream> #include<math.h> #include<fstream> #include<stdlib.h> using namespace std; #define MaxElement 4 ], int iWidth,int iHigh); void main(){ int n,m; ] = { //3 // {100, 10, 1, 10}, // {400, 20, 1, 20}, // {900, 30, 1,

题目描述 在一个圆形操场的四周摆放N堆石子,现要将石子有次序地合并成一堆.规定每次只能选相邻的2堆合并成新的一堆,并将新的一堆的石子数,记为该次合并的得分. 试设计出1个算法,计算出将N堆石子合并成1堆的最小得分和最大得分. 输入输出格式 输入格式: 数据的第1行试正整数N,1≤N≤100,表示有N堆石子.第2行有N个数,分别表示每堆石子的个数. 输出格式: 输出共2行,第1行为最小得分,第2行为最大得分. 输入输出样例 输入样例#1: 复制 4 4 5 9 4 输出样例#1: 复制 43 54

最近接触到了遗传算法以及利用遗传算法求最优解,所以就把这些相关的内容整理记录一下. 一.遗传算法简介(摘自维基百科) 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA))是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种.进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传.突变.自然选择以及杂交等. 算法 选择初始生命种群 循环 评价种群中的个体适应度 以比例原则(分数高的挑中概率也较高)选择产生下一个种群. 改变该种群(交叉和变异) 直到停止循环的条件满足

整理自Andrew Ng的machine learning课程 week2. 目录: 多元线性回归 Multivariates linear regression /MLR Gradient descent for MLR Feature Scaling and Mean Normalization Ensure gradient descent work correctly Features and polynomial regression Normal Equation Vectoriza

这题和典型的01背包求最优解不同,是要求第k优解,所以,最直观的想法就是在01背包的基础上再增加一维表示第k大时的价值.具体思路见下面的参考链接,说的很详细 参考连接:http://laiba2004.blog.163.com/blog/static/8835120220138611342496/http://hi.baidu.com/chenyun00/item/1c6c44318acc8bfaa88428c7 #include <iostream> #include <cstdio&

引用:http://szy961124.blog.163.com/blog/static/132346674201092775320970/ 求次优解.第K优解 对于求次优解.第K优解类的问题,如果相应的最优解问题能写出状态转移方程.用动态规划解决,那么求次优解往往可以相同的 复杂度解决,第K优解则比求最优解的复杂度上多一个系数K. 其基本思想是将每个状态都表示成有序队列,将状态转移方程中的max/min转化成有序队列的合并.这里仍然以01背包为例讲解一下. 首先看01背包求最优解的状态转移方程

题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2639 Bone Collector II Time Limit: 5000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 5817    Accepted Submission(s): 3067 Problem Description The title of this

赫夫曼树及其应用 赫夫曼(Huffman)树又称最优树,是一类带权路径长度最短的树,有着广泛的应用. 最优二叉树(Huffman树) 1 基本概念 ① 结点路径:从树中一个结点到另一个结点的之间的分支构成这两个结点之间的路径. ② 路径长度:结点路径上的分支数目称为路径长度. ③ 树的路径长度:从树根到每一个结点的路径长度之和. 以下图为例: A到F :结点路径 AEF : 路径长度(即边的数目) 2 : 树的路径长度:3*1+5*2+2*3=19: ④ 结点的带权路径长度:从该结点的到树的根结

前面的篇幅占了太多,再次新开一章,讲述BFS求最短路的问题 注意此时DFS就没有BFS好用了,因为DFS更适合求全部解,而BFS适合求最优解 这边再次提醒拓扑变换的思想在图形辨认中的重要作用,需要找寻不同图形在进行拓扑变换时候的不变性 假设有一个网格迷宫,由n行m列的单元格组成,每个单元格要么是空地,要么是障碍物,如何找到从起点到终点的最短路径? 回想二叉树的BFS,节点的访问顺序恰好是他们到根节点距离从小到大的顺序,类似的可以用BFS来按照到起点的距离顺序遍历迷宫图(因为BFS保证了后面遍历到

Functional mechanism: regression analysis under differential privacy 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-10 1 背景 当今社会,互联网技术正日益深入人们的生活.随着网络和信息化产业的迅猛发展,数据以前所未有的速度不断地增长和累积,大数据已经成为学术界和产业界的热点,同时改变着人们的日常生活.在大数据背景下,数据量相对以往有了质的飞跃.同时,人们对信息处理的速度.信息来源的多样性信息处理的价值

Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 目录 Alink漫谈(十) :线性回归实现 之 数据预处理 0x00 摘要 0x01 概念 1.1 线性回归 1.2 优化模型 1.3 损失函数&目标函数 1.4 最小二乘法 0x02 示例代码 0x03 整体概述 0x04 基础功能 4.1 损失函数 4.1.1 导数和偏导数 4.1.2 方向导数 4.1.3 Hessian矩阵 4.1.4 平方损失函数 in Alink 4.2 目标函数 4.2.1 梯度 4.2.2 梯度下降法 4.2.

1,简介 毕业答辩搞定,总算可以闲一段时间,把这段求职经历写出来,也作为之前三个半月的求职的回顾. 首先说说我拿到的offer情况: 微软,3面->终面,搞定 百度,3面->终面,口头offer 搜狗,2面,悲剧 腾讯,1面,悲剧 布丁移动,3面,搞定 涂鸦游戏,3面,搞定 友盟,3面->CEO面,搞定 雅虎,4面->终面,搞定 微策略,2面,悲剧 人民搜索,3面->终面,搞定 人人,2面+终面+Special面,搞定 Google,7面,搞定 求职经历分为定位.准备.简历.

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个

Logistic回归虽然名字叫"回归" ,但却是一种分类学习方法.使用场景大概有两个:第一用来预测,第二寻找因变量的影响因素.逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种.通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测.例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量.根据特征属性预测购买的概率.逻辑回归与回归分析有很多相似之处,在开始介绍逻辑回归之前我们先来看下回归分析. 回归分

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博:@Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:16:05 今天的主要内容:Kernel的基本知识,高斯过程.边思考边打字,有点慢,各位稍安勿躁. 机器学习里面对待训练数据有的是训练完得到参数后就可以抛弃了,比如神经网络:有的是还需要原来的训练数据比如KNN,SVM也需要保留一部分数据--支持向量.很多线性参数模型都可以通过dual representation的形式表达为核函数的形式.所谓线性参数模型是通过非线性的基函数的线性

Logistic回归.传统多层神经网络 1.1 线性回归.线性神经网络.Logistic/Softmax回归 线性回归是用于数据拟合的常规手段,其任务是优化目标函数:$h(\theta )=\theta+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}+....\theta_{n}x_{n}$ 线性回归的求解法通常为两种: ①解优化多元一次方程(矩阵)的传统方法,在数值分析里通常被称作”最小二乘法",公式$\theta=(X^{T}X)^{-1}X^{T}Y$ ②迭代法:有一阶导数