"QR_H.m" function [Q,R] = QR_tao(A) %输入矩阵A %输出正交矩阵Q和上三角矩阵R [n,n]=size(A); E = eye(n); X = zeros(n,); R = zeros(n); P1 = E; :n- s = -sign(A(k,k))*norm(A(k:n,k)); R(k,k) = -s; w = [A(,)+s,A(:n,k)']'; else w = [zeros(,k-),A(k,k)+s,A(k+:n,k)']'; R(:

Divided Land Time Limit: 8000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 56    Accepted Submission(s): 27 Problem Description    It’s time to fight the local despots and redistribute the land. There is a r

题意: 给定一个整数n,求1~n这n个整数中十进制表示中1出现的次数. 思路: 方法1:最直观的是,对于1~n中的每个整数,分别判断n中的1的个数,具体见<剑指offer>.这种方法的时间复杂度为O(N*logN),当N比较大的时候,一般会超时. 方法2:这种类别的题目,如果直观求解不行的话,那么通常是进行找规律,转化成一个数学问题.这道题目在<编程之美>上有着比较详细的描述,下面就结合一个实例进行具体的分析: 在分析之前,首先需要知道一个规律: 从 1 至 10,在它们的个位数中

/* * UVA_630.cpp * * Created on: 2013年11月4日 * Author: Administrator */ #include <iostream> #include <cstdio> #include <map> #include <string> #include <algorithm> using namespace std; int main(){ int t; scanf("%d",&

总结:理解每一个定义的变量 package com.aini; //一组数据,要求统计出最大值出现了多少次 public class Xd { public static void main(String[] args) { int a[] = new int[10];// a是对象名 String b[] = { "123", "32", "123", "5", "123","5",

题目大意 给一个字符串S 令F(x)表示S的所有长度为x的子串中 出现次数的最大值. 求F(1)..F(Length(S)) 分析 一个节点\(x\)的长度有\(~~(max(fa),max(x)]\) 出现次数为\(|Right(x)|\) 则\((max(fa),max(x)]\)的出现次数都\(\ge |Right(x)|\) 做法 注意到对于一个点\(x\)的祖先链,长度是[1..max(fa)] 而且他们的\(|Right()|\)都\(\ge |Right(x)|\) 所有更新时对于

Count the string Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 6062    Accepted Submission(s): 2810 Problem Description It is well known that AekdyCoin is good at string problems as well as nu

这句话大致意思就是: b = 0;for i = 1:3    a(i) = b;end是说变量的长度是变化的,经常在循环里出现,比如上面这个例子,这样会影响计算速度,最好的办法是预先定义a的长度,比如b = 0;a = zeros(1,3);for i = 1:3    a(i) = b;end 所以,为了减少运行时间,在对特定大小的矩阵进行预分配内存可以实现 a(10000,20000) = 0;      %方法一,直接赋值为零 time=0.0021832秒. a=zeros(10000

参考:http://www.cnblogs.com/jackge/archive/2013/01/05/2846006.html 总结一下,如果对于next数组中的 i, 符合 i % ( i - next[i] ) == 0 && next[i] != 0 , 则说明字符串循环,而且 循环节长度为:   i - next[i] 循环次数为:       i / ( i - next[i] ) #include <iostream> #include <cstdio>

import pprint import collections filename = input('Input filename') with open(filename) as info: count = collections.Counter(info.read().upper()) value = pprint.pformat(count) print(value)

需要掌握 MATLAB语言中特殊矩阵 MATLAB语言中矩阵的变幻 MATLAB语言矩阵如何求值 MATLAB语言中特征值与特征向量 MATLAB语言中稀疏矩阵 2.1  特殊矩阵 如何建立矩阵? 逐个按行的顺序,输入矩阵的各个元素,全部元素用中括号括起来,同一行的元素用,或者空格分隔,不同行的元素之间用分号(:)分隔. l  通用性的特殊矩阵——0矩阵,1矩阵,单位矩阵等等 l  用于专门学科的特殊矩阵——范德蒙矩阵,魔方矩阵等等 1．通用的特殊矩阵  zeros函数:产生全0矩阵,即零矩阵

一.CORDIC算法 CORDIC(Coordinate Rotation DIgital Computer)是一种通过迭代对多种数学函数求值的方法,它可以对三角函数.双曲函数和平面旋转问题进行求解. 在CORDIC之前,要对特殊函数求值,最自然的方法便是级数展开,例如利用泰勒展开来逼近目标函数,只要阶数取得足够大,就可以无限逼近目标函数.级数展开在数学上是完美的,但运用到计算机时,我们很快就会发现问题:级数展开本质是用多项式函数来近似目标函数,这其中包括大量复杂浮点运算,对于没有硬件浮点运算单

Content: 1. Linear Regression 1.1 Linear Regression with one variable 1.1.1 Gradient descent algorithm 1.2 Linear Regression with multiple variable 1.2.1 Feature Scaling 1.2.2 Features and polynomial regression 1.2.3 Normal equation 1.2.4 Probalilist

1. 关于全局最优化求解   全局最优化是一个非常复杂的问题,目前还没有一个通用的办法可以对任意复杂函数求解全局最优值.上一篇文章讲解了一个求解局部极小值的方法--梯度下降法.这种方法对于求解精度不高的情况是实用的,可以用局部极小值近似替代全局最小值点.但是当要求精确求解全局最小值时,梯度下降法就不适用了,需要采用其他的办法求解.常见的求解全局最优的办法有拉格朗日法.线性规划法.以及一些人工智能算法比如遗传算法.粒子群算法.模拟退火算法等(可以参见我之前的博客).而今天要讲的是一个操作简单但是不

1. 场景描述 问题:如何对对下图的线性可分数据集和线性不可分数据集进行分类? 思路: (1)对线性可分数据集找到最优分割超平面 (2)将线性不可分数据集通过某种方法转换为线性可分数据集 下面将带着这两个问题对支持向量机相关问题进行总结 2. 如何找到最优分割超平面 一般地,当训练数据集线性可分时,存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开,比如感知机求得的分离超平面就有无穷多个,为了求得唯一的最优分离超平面,就需要使用间隔最大化的支持向量机 2.1 分类预测确信度 上图中,有A,B,C三个点,表

受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 生成模型 2. 参数学习 3. 对比散度学习算法 由于受限玻尔兹曼机的特殊结构,因此可以使用一种比吉布斯采样更有效 的学习算法,即对比散度(Contrastive Divergence)对比散度算法仅需k步吉布斯采样.为了提高效率,对比散度算法用一个训练样本作为可观测向量的初始值.然后,交替对可观测向量和隐藏向量进行吉布

JSTL简介: 标准标签库JSTL的全名为:Java Server Pages Standard Tag Library. JSTL主要提供了5大类标签库: 1.       核心标签库: 为日常任务提供通用支持,如显示和设置变量,重复使用一组项目,测试条件以及其他操作(如导入和重定向web页面等). 2.       国际化(I18N)标签库: 支持多种语言的引用程序. 3.       SQL标签库: 对访问和修改数据库提供标准化支持. 4.       XML标签库: 对XML文件处理和操

一.前述 Soft-Max是做多分类的,本身是哪个类别的概率大,结果就为对应的类别.为什么称之为Soft判别,原因是归一化之后的概率选择最大的作为结果,而不是只根据分子. 二.原理 sigmod函数: SoftMax函数模型理解: 每一个分类的预测值的概率: soft-max的损失函数: 当k=2时其实损失函数就是:(实际上就是逻辑回归) 三.代码 # softmax多分类 from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import

多层感知机 输入->线性变换->Relu激活->线性变换->Softmax分类 多层感知机将mnist的结果提升到了98%左右的水平 知识点 过拟合:采用dropout解决,本质是bagging方法,相当于集成学习,注意dropout训练时设置为0~1的小数,测试时设置为1,不需要关闭节点 学习率难以设定:Adagrad等自适应学习率方法 深层网络梯度弥散:Relu激活取代sigmoid激活,不过输出层仍然使用sigmoid激活 对于ReLU激活函数,常用截断正态分布,避免0梯度和

- xgboost 基本方法和默认参数 - 实战经验中调参方法 - 基于实例具体分析 在训练过程中主要用到两个方法:xgboost.train()和xgboost.cv(). xgboost.train(params,dtrain,num_boost_round=10,evals=(),obj=None,feval=None,maximize=False,early_stopping_rounds=None, evals_result=None,verbose_eval=True,learnin

这一篇博客的内容是在上一篇博客Scikit中的特征选择,XGboost进行回归预测,模型优化的实战的基础上进行调参优化的,所以在阅读本篇博客之前,请先移步看一下上一篇文章. 我前面所做的工作基本都是关于特征选择的,这里我想写的是关于XGBoost参数调整的一些小经验.之前我在网站上也看到很多相关的内容,基本是翻译自一篇英文的博客,更坑的是很多文章步骤讲的不完整,新人看了很容易一头雾水.由于本人也是一个新手,在这过程中也踩了很多大坑,希望这篇博客能够帮助到大家!下面,就进入正题吧. 首先,很幸运的