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多项式相乘求组合数RC（n,r）

设多项式则RC(n,r)就是多项式中xr的系数，即RC(n,r)=ar。根据上述方法，编程实现：求任意的从S中任取r个的组合数RC(n,r)，且输出ai(i=1,2...r)。

开心笑·2020-08-01 10:38

数据帧CRC32校验算法实现

得出一个数的CRC校验码还是比较简单的：选定一个CRC生成多项式G(x)；将发送数据左移K位，右侧补零（其中K为生成多项式最高次幂）；用移位补零后的数据对G(x)进行模2除法（其实就是异或运算）；用得到的余数即为该数据的

weixin_33955681·2020-08-01 09:00

CRC32/MPEG2

常见CRC参数模型在http://www.ip33.com/crc.html中有更多的参数模型，这里只列出两个crc32.算法名称多项式公式宽度多项式POLY初始值INIT

冷眼旁观之气·2020-08-01 09:33

CRC32算法详细推导（1）

它是以GF(2)多项式算术为数学基础的，GF(2)多项式中只有一个变量x，其系数也只有0和1，比如：1*x^6+0*x^5+1*x^4+0*x^3+0*x^2+1*x^1+1*x^0=x^6+x^4+x

sparkliang·2020-08-01 09:43

Python实现CRC校验计算

目录代码效果代码虽然有网站可以实现CRC校验计算，但貌似CRC生成多项式都是国际标准没法修改，简书看到有人提供了思路，但个人觉得好像有些问题，修改了bug并补充部分原理和注释，经实践正确实现了Python

一只GC·2020-08-01 09:32

NP困难问题的理解

用自己的话说起来就是这样：NP问题的全称是：NondeterministicPloynomial问题，即非确定性多项式问题。

zxj1988·2020-08-01 09:20

python 多项式特征生成PolynomialFeatures 欠拟合与过拟合

在做线性回归预测时候，为了提高模型的泛化能力，经常采用多次线性函数建立模型f=k*x+b一次函数f=a*x^2+b*x+w二次函数f=a*x^3+b*x^2+c*x+w三次函数等等泛化：对未训练过的数据样本进行预测。欠拟合:由于对训练样本的拟合程度不够，导致模型的泛化能力不足。过拟合：训练样本拟合非常好，并且学习到了不希望学习到的特征，导致模型的泛化能力不足。在建立超过一次函数的线性回归模型之前，

清风思月·2020-08-01 08:47

多项式回归与模型泛化（正则化）

1.线性回归与多项式回归及多项式回归的过拟合问题1.1原理介绍线性回归：首先假设数据是线性的,具有一定的局限性，因为现实中很多数据都是非线性的。

zhao_crystal·2020-08-01 08:14

Coursera机器学习课程笔记(5) Neural Networks Representation

之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项，能够帮助我们建立更好的分类模型。假设我们有非常多的特征，例如大于100个变量，我们希望用这100个特征来构建一个非线性的多项

yew1eb·2020-08-01 08:32

Coursera机器学习课程笔记(4) Regularization

分类问题中也存在这样的问题：就以多项式理解，x的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。问题是，如果我们发现了过拟合问题，应该如何处理？

yew1eb·2020-08-01 08:32

线性代数(三十六) ：最小多项式

矩阵的极小多项式与其迹数与范数相关。

方橙·2020-08-01 07:49

【学习笔记1】线性回归

线性回归（LinearRegression）属于监督学习（SupervisedLearning），是指使用一次多项式对样本数据进行回归拟合的方法。

xkbb3144·2020-08-01 07:04

python_多项式交叉特征

#定义：#多项式特征可以理解为对现有特征的乘积，比如现在有特征A，特征B，特征C，那就可以得到特征A的平方（A^2），A*B，A*C，B^2，B*C以及C^2.新生成的这些变量即原有变量的有机组合，换句话说

御剑归一·2020-08-01 06:56

Gnuradio中的滤波器深入理解

在数字信号处理中，在数字信号处理中，FIR滤波器的设计方法有很多，所有的设计方法归根于要设计一个多项式使其对理想滤波频率响应函数的逼近达到最佳，就是像机器学习里拟合的问题。

wh1312142954·2020-08-01 06:02

点分治+FFT-CodeChef-PRIMEDST

题目链接CodeChef-PRIMEDST思路采用点分治统计所有的路径，但是如果是朴素的路径相乘复杂度是O(n^2)，所以采用FFT加速多项式乘法达到(nlogn)的复杂度，总体复杂度就是(nlognlogn

gerayking·2020-08-01 06:18

程序设计入门—C语言 7-1多项式加法

1多项式加法（5分）题目内容：一个多项式可以表达为x的各次幂与系数乘积的和，比如：2x6+3x5+12x3+6x+20现在，你的程序要读入两个多项式，然后输出这两个多项式的和，也就是把对应的幂上的系数相加然后输出

天蓝岸阳光·2020-08-01 06:29

特征构造系列2：聚合特征构造以及转换特征构造

分组统计特征1.2统计频数构造特征1.3分组统计和基础特征工程方法结合2.简单转换特征构造2.1单列特征加/减/乘/除一个常数2.2单列特征单调变换2.3线性组合（linearcombination）2.4多项式特征

我是天才很好·2020-08-01 06:47

PolynomialFeatures 来构建特征

使用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures来进行特征的构造它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1，a，b，a的平方，ab,

鼬神·2020-08-01 05:28

PolynomialFeatures多项式转换

它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab,b^2）。

谨慎殷勤·2020-08-01 05:36

图像傅里叶变换后的复数域乘法

复数域乘法法则设x=a+bi，y=c+di(a、b、c、d∈R)是任意两个复数，那么它们的积(a+bi)(c+di)=(ac－bd)+(bc+ad)i.其实就是把两个复数相乘，类似两个多项式相乘，展开得

张小打·2020-08-01 05:03

机器学习 - 特征工程 - 构造多项式特征Polynomial Features

简介：特征工程包括特征构建和特征挑选，个人对特征构建的兴趣要大一些，因为在实际项目当中我们往往会发现创造有用的特征比苦苦改进算法的回报率会高很多.这篇博客想作为构造多项式特征的一个笔记，构建多项式特征是常见的构建新特征的方法之一

Reikooo·2020-08-01 05:04

特征工程-数值特征-多项式特征PolynomialFeatures(将数据变化为多项式特征)

函数说明：PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=False)参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为2

春风吹23·2020-08-01 05:14

MATLAB 之特征值与特征向量、jordan标准形

【实验准备】1．特征多项式设A为n阶方阵,如果数“”和n维列向量x使得关系式成立,则称为方阵A的特征值,非零向量x称为A对应于特征值“”的特征向量。

weixin_34388207·2020-08-01 04:56

机器学习入门-数值特征-进行多项式变化(将特征投影到高维度上) 1.PolynomialFeatures(将数据变化为多项式特征)...

函数说明：1.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=False)参数说明:degree=2,表示多项式的变化维度为

weixin_34326429·2020-08-01 04:33

hdu 1028

///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////生成函数是说，构造这么一个多项式函数

weixin_34061555·2020-08-01 04:48

运用递归的方法求解对称三对角矩阵的特征值——matlab实现

运用递归的方法求解对称三对角矩阵的特征值问题求解如下的对称三对角矩阵的特征值我们在求解过程中，发现有如下的递推关系于是我想到了运用matlab中的sym变量并用递归的方法把特征多项式表达出来，然后求解。

老李今天学习了吗·2020-08-01 03:23

[矩阵树定理拉格朗日插值] TCO14 Round 3B TreeDistance

把原树中的边设成1，不在原树中的边设成x，跑矩阵树定理，得出来是一个n阶多项式。

里阿奴摩西·2020-08-01 02:11

山东理工大学ACM平台题答案关于C语言 1240 多项式求和

多项式求和TimeLimit:1000msMemorylimit:65536K有疑问？

科技资本论·2020-08-01 02:30

【数学建模算法】(25)插值与拟合：分段线性插值

1.插值多项式的震荡用Lagrange插值多项式近似，虽然随着节点个数的增加，的次数变大，多数情况下误差会变小。但是增大时，的光滑性变坏，有时会出现很大的振荡。理论上，当，在内并不能保证处处收敛于。

热爱学习的高老板·2020-08-01 01:23

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures 实例理解

它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab,b^2）。

ssdut_209·2020-08-01 00:09

sklearn数值特征多项式处理: PolynomialFeatures

importpandasaspdpoke_df=pd.read_csv('Pokemon.csv',encoding='utf-8')atk_df=poke_df[['Attack','Defense']]atk_df.head()fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturespf=PolynomialFeatures(degree=2,inte

弎见·2020-08-01 00:31

C语言实现链式线性表表示一元多项式

假设Q_m(x)是一元m次多项式，同样可以用线性表Q来表示：Q=(q_0,q_1,...,q_m)不失一般性，设P_n(x)=(p_0,p_1,...,p_n)，且n>m，则易知P_n(x)+Q_m(x

obsession_me·2020-07-31 23:55

交互特征与多项式特征

一、多项式特征想要丰富特征，特别是对于线性模型而言，除了分箱外，另一种方法是添加原始数据的交互特征和多项式特征。

Taohongfei_huster·2020-07-31 23:11

利用sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures生成交叉特征

当我们使用一次多项式拟合一组数据时，可能不太理想，如下图：如果用直线来进行拟合的话：如果用三次函数来拟合的话：如何用python的sklearn库来做呢？

code随笔·2020-07-31 23:53

核主成分分析—Kernel Principal Component Analysis（KPCA）

我们给出了该方法的推导，并给出了用于模式识别的多项式特征提取的实验结果。

qq_39683748·2020-07-31 22:07

TCO14 3B 1000：TreeDistance （拉格朗日插值+矩阵树）

根据矩阵树的意义，最后结果为所有边权的乘积，我们扩域把白边边权看作11,黑边看做xx，那么最后得到的多项式≤k≤k的项即为答案。

DZYO·2020-07-31 22:30

Algothrim Design note 2

2.在分析的层次上，如果一个算法与蛮力搜索比较，最坏情况下达到质量上更好的性能，它就是有效的3.如果一个算法有多项式运行时间，它就是有效的。

danboard_xu·2020-07-31 22:13

无人机图像语义分割--天池2019年县域农业大脑AI挑战赛冠军解决方案

无人机图像语义分割--天池2019年县域农业大脑AI挑战赛冠军解决方案比赛页面github任务简介解决方案数据处理数据存在的问题数据不平衡拼接问题模型选择其他trick学习率预热和多项式衰减Radam优化器标签平滑伪标签后处理最终决赛队伍指标致谢体会数据集比赛页面链接

SpongeB0bbb·2020-07-31 21:04

HDU2011-2020题解

文章目录2011多项式求和2012素数判定2013蟠桃记2014青年歌手大奖赛_评委会打分2015偶数求和2016数据的交换输出2017字符串统计(递推)2018母牛的故事2019数列有序!

myRealization·2020-07-31 20:21

machine learning in coding（python）：polynomial curve fitting，python拟合多项式

下面给出一个拟合多项式的例子：[python]viewplaincopyimportpandasaspdimportnumpyasnpimportscipyasspimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.pipelineimportPipelinefromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklear

mmc2015·2020-07-31 20:22

KPCA降维

核函数如下：径向基核函数：多项式核函：Sigmoid核函数：算法步骤：Step1.数据标准化处理。Step2.求核矩阵K，使用核函数来实现将原始数据由数据空间映射到特征空间。采用的核函数

清泉石上流6688·2020-07-31 20:15

python3机器学习——sklearn0.19.1版本——数据处理（二）（多项式、pipeline、分类模型评价标准）

一、数据变换——多项式sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures类实现多项式的数据转换。用于产生多项式，并且多项式包含的是相互影响的特征集。

loveliuzz·2020-07-31 19:11

CF917D Stranger Trees 矩阵树定理+高斯消元

考虑把一条边看做一个多项式，如果这条边在原树上，这条边的权值看作是x1x1，否则看做11。于是一棵树的总权值就是xkxk，其中

Amber_lylovely·2020-07-31 19:06

sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures

多项式生成函数：sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2,interaction_only=False,include_bias=True)参数说明

每天进步一点点2017·2020-07-31 19:14

基于python3.7 numpy scipy matplotlib sklearn的机器学习笔记6--回归分析(线性回归、多项式回归、岭回归)

线性回归1线性回归(LinearRegression)是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。2线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归的实际用途线性回归有很多实际的用途，分

9527----到·2020-07-31 18:48

1、sklearn中Polynomialfeatures的用法最直观说明

它是使用多项式的方法来进行的，如果有a，b两个特征，那么它的2次多项式为（1,a,b,a^2,ab,b^2），这个多项式的形式是使用poly的效果。

hushenming3·2020-07-31 18:17

sklearn-核函数使用对比（常用kernel）

常用核函数核函数作用低维空间（输入空间）线性不可分时，实现向高维空间的映射，从而实现线性可分：示例代码以下代码更改自sklearn官方例子，调用了线性、多项式、高斯核函数，自定义了线性核函数，示例如下：

MiaL·2020-07-31 18:08

P,NP,NPC,NP-Hard,co-NP问题辨析

P问题就是指能在多项式时间求解出的问题。举个例子：排序问题，二分查找问题的时间复杂度分别是O（nlogn）,O(logn)。说到时间复杂度，这篇文章对此也做了详细的解释，成功刷新了我对于时间复杂

DWQY·2020-07-31 17:40

最小顶点覆盖(Minimum Vertex Cover)与最大独立集(Maximum Independent Set)

为什么等价：如果我们能在多项式时间内给出这个问题的答案，那么我们可以通过二分查找得到最大独立集的size为K。一个点如果是最大独

deye1979·2020-07-31 17:26

如何从频域角度理解FIR和IIR滤波器

傅里叶级数的多项式展开为同样的道理，需要满足狄利克雷条件，同时可以理解下幂级

cigarliang1·2020-07-31 16:14

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