boosting Boosting 算法的特点在于:将表现一般的弱分类器通过组合变成更好的模型.代表自然就是我们的随即森林了. GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种,这里主要讲解Adaboost. Adaboost Adaboost算法的核心就是两个权重.对于数据有一个权重,权重大的数据计算的损失就大:然后对于每一个弱分类器有一个权重,这个权重就是每一个弱分类器最终投票的比重. [先给出Adaboost关键的公式]: \(\alpha_1=\frac{1}{2}ln(\fr

C3算法规则 -- 每一个类的继承顺序都是从基类向子类看 -- 形成一个指向关系的顺序[当前类] + [父类的继承顺序] -- 进行一个提取 -- 如果一个类出现从左到右的第一个顺序上,并且没有出现在后面的顺序中,或者出现在后面顺序了,但是仍然是第一个,那么就把这个类提取出来 示例1 # class A(object): ... # class B(A): ... # class C(A): ... # class D(B, C): ... # print(D.__mro__) # (<clas

第九集,结束亦是开始 题意: 大致意思就是给你n个3进制的数字,让你计算有多少对数字的哈夫曼距离等于i(0<=i<=2^m) 思路: 这个是一个防ak题,做法是要手推公式的fwt 大概就这个意思 把n个数字标记到大小为3^m的数组里 然后一个简单的方法就是,假设a是标记数组 for i=0 i<3^m i++ for j=0 j<3^m j++ ans[dis(a[i],a[j])]+=a[i]*a[j] 可能i==j的时候被算重复了,大概特判减去一下n就行了 我们发现,如果dis

题面传送门 一道代码让你觉得它是道给初学者做的题,然鹅我竟没想到? 首先考虑做一步转化,我们考虑将整棵树按深度奇偶性转化为一张二分图,即将深度为奇数的点视作二分图的左部,深度为偶数的点视作二分图的右部,这样我们肯定只能在左右部点之间连边,这大概算得上一个小套路吧,不过这还是萌新第一次见到这个套路呢,大佬不喜勿喷( 接下来考虑怎么求方案数,显然 \(1\) 只能放在左部点,我们还需从另外 \(n-1\) 个点中选出 \(k-1\) 个扔给左部,方案数为 \(\dbinom{n-1}{k-1}\),

作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了..不过,主要是为了学习算法嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文中介绍了Adaboost算法和Gradient-boost算法,这篇文章讲解一下XGBoost. Adaboost和XGBoost无关,但是Gradient-boost与XGBoost有一定关系. 一文搞懂:Adaboost及手推算法案例 一文读懂:GBDT梯度提升 树模型概述 XGB就是Ext

推不动了,改日再更!

一.频繁项集挖掘为什么会出现FP-growth呢? 原因:这得从Apriori算法的原理说起,Apriori会产生大量候选项集(就是连接后产生的),在剪枝时,需要扫描整个数据库(就是给出的数据),通过模式匹配检查候选集合(为的是找到满足最小支持度的项).候选产生过程带来的就是昂贵的代价开销,所以FP-growth就出现了. 二.FP-growth(Frequent-Pattern Growth) :频繁模式增长 1.数据库(给出的数据)第一次扫描和Apriori一样,找出频繁1项集的集合,统计各

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Apriori算法: 使用一种称为逐层搜索的迭代方法,其中K项集用于搜索(K+1)项集. 首先,通过扫描数据库,统计每个项的计数,并收集满足最小支持度的项,找出频繁1项集的集合.该集合记为L1.然后,使用L1找出频繁2项集的集合L2,使用L2找出L3,如此下去,直到不能再找到频繁K项集.找出每个Lk需要一次数据库的完整扫描. 为了提高频繁项集逐层产生的效率,一种称为先验性质的重要性质用于压缩搜索空间. 先验性质:频繁项集的所有非空子集也一定是

方便起见,本文仅以三层的神经网络举例. f(⋅):表示激励函数 xi:表示输入层: yj:表示中间的隐层: yj=f(netj) netj=∑i=0nvijxi ok:表示输出层,dk 则表示期望输出: ok=f(netk) netk=∑j=0mwjkyj vij,wjk 分别是连接输入层-隐层,隐层和输出层的权值矩阵: BP 既然称为 error back propagation 算法,我们首先来看 error 的一种常见定义: E=12(d⃗ −o⃗ )2=12∑k=1ℓ(dk−ok)2 三

该方法源于<Least-Squares Rigid Motion Using SVD>,原文推导十分详细,这里自己也仔细推导了一遍,有些地方加以注释整理. 问题定义 假设我们有两个点云集合\(\mathcal{P}=\left\{\mathbf{p}_{1}, \mathbf{p}_{2}, \ldots, \mathbf{p}_{n}\right\}\)和\(\mathcal{Q}=\left\{\mathbf{q}_{1}, \mathbf{q}_{2}, \ldots, \mathbf{

题目描述 一类书的序言是以罗马数字标页码的.传统罗马数字用单个字母表示特定的数值,以下是标准数字表: I 1 V 5 X 10 L 50 C 100 D 500 M 1000 最多3个同样的可以表示为10n的数字(I,X,C,M)可以连续放在一起,表示它们的和: III=3 CCC=300 可表示为5x10n的字符(V,L,D)从不连续出现. 除了下一个规则,一般来说,字符以递减的顺序接连出现: CCLXVIII = 100+100+50+10+5+1+1+1 = 268 有时,一个可表示为10

写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将"弱学习算法"提升为"强学习算法"的过程,主要思想是"三个臭皮匠顶个

写一点自己理解的AdaBoost,然后再贴上面试过程中被问到的相关问题.按照以下目录展开. 当然,也可以去我的博客上看 Boosting提升算法 AdaBoost 原理理解 实例 算法流程 公式推导 面经 Boosting提升算法 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.在说AdaBoost之前,先说说Boosting提升算法.Boosting算法是将“弱学习算法“提升为“强学习算法”的过程,主要思想是“三个臭皮匠顶个诸葛亮”.一般来说,找到弱学习算法要相对

集成学习 集成算法 随机森林(前身是bagging或者随机抽样)(并行算法) 提升算法(Boosting算法) GBDT(迭代决策树) (串行算法) Adaboost (串行算法) Stacking ———————————————————————————————————————————— 集成算法  集成学习的思想是将若干个学习器(分类器&回归器)组合之后产生一个新学习器. 弱分类器(weaklearner)指那些分类准确率只稍微好于随机猜测的分类器(准确率稍大于百分之50,可以是之前学过的逻辑

Queuing Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6639    Accepted Submission(s): 2913 Problem Description Queues and Priority Queues are data structures which are known to most computer

BZOJ4547 Hdu5171 小奇的集合 Description 有一个大小为n的可重集S,小奇每次操作可以加入一个数a+b(a,b均属于S),求k次操作后它可获得的S的和的最大值.(数据保证这个值为非负数) Input 第一行有两个整数n,k表示初始元素数量和操作数,第二行包含n个整数表示初始时可重集的元素. 对于100%的数据,有 n<=105,k<=109,|ai|<=10^5 Output 输出一个整数,表示和的最大值.答案对10000007取模. Sample Input

Hanoi双塔问题 时间限制: 1 Sec  内存限制: 128 MB提交: 10  解决: 4[提交][状态][讨论版][命题人:外部导入] 题目描述 给定A,B,C三根足够长的细柱,在A柱上放有2n个中间有空的圆盘,共有n个不同的尺寸,每个尺寸都有两个相同的圆盘,注意这两个圆盘是不加区分的(下图为n=3的情形).现要将 这些国盘移到C柱上,在移动过程中可放在B柱上暂存.要求: (1)每次只能移动一个圆盘: (2) A.B.C三根细柱上的圆盘都要保持上小下大的顺序: 任务:设An为2n个圆盘完

对于这道题目以及我的快速幂以及我的一节半晚自习我表示无力吐槽,, 首先矩阵乘法和快速幂没必要太多说吧,,嗯没必要,,我相信没必要,,实在做不出来写两个矩阵手推一下也就能理解矩阵的顺序了,要格外注意一些细节,比如快速幂时ans矩阵的初始化方式,快速幂的次数,矩阵乘法过程中对临时矩阵的清零,最后输出结果时的初始矩阵...矩阵快速幂好理解但是细节还是有点小坑的.. 下面就是满满的槽点,,高能慎入!!! 对于这个题目要求矩阵过程中对m取模,结果对g取模,我表示难以接受,,上来没看清题直接wa19个点,另