0w

单调队列优化多重背包（含构造问题）

那么有：dp[i][j]=max(dp[i-1][j-k*w[i]]+k*v[i]);(0w[i])显然，我们要枚举i、j、k三维，时间复杂度为O(n^3)。
Guess_Ha·2020-08-15 11:27

统计学习方法-第2章感知机算法代码实现

：f(x)=sign⁡(w⋅x+b)f(x)=\operatorname{sign}(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面w⋅x+b=0w
Geek_sun·2020-08-15 05:24

2018.10.26

str+string_array[i]+","i++}tv_item_list.text=str}btn_int.setOnClickListener{varstr:String=""vari:Int=0w
swy_swy_swy·2020-08-13 19:26

线性代数—学习笔记

对分类超平面方程：+b=0W=∑ajXj,∑aj+b=0设Xj,Xi均为列矩阵，aj为数值，则dot([a1,a2,...,am],dot([X1,X2,...,Xm],[Xi,Xi,...,Xi]))
lijil168·2020-08-11 12:54

机器学习算法之SVM(一）：线性可分支持向量机与硬间隔最大化。

文章目录线性可分支持向量机函数间隔几何间隔函数间隔与几何间隔之间的关系间隔最大化算法支持向量和间隔边界学习的对偶算法总结线性可分支持向量机给定线性可分训练数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习得到的分离超平面为w∗x+b∗=0w
Wpy9929·2020-08-03 22:09

SVM（一）：线性支持向量机

划分平面可以表示为：w1x1+w2x2+b=0w_1x_1+w_2x_2+b=0w1x1+w2x2+b=0在高维样本空间中，划分超平面定义如下：wTx+b=0\boldsymbolw^T\boldsymbolx+b=0w
机器学习Zero·2020-08-03 10:24

感知机和支持向量机

则定义了损失函数：所有误分类的点到超平面的总距离，找到损失函数最优化对应的超平面，即误分类的点到超平面总距离最小的模型参数w,b(感知机模型)超平面定义：wTx+b=0w超平面法向量，b超平面截距感知机和
ai芒果·2020-08-03 08:41

支持向量机(SVM)的原理（线性可分硬间隔）

线性可分支持向量机给定线性可分的数据集，通过间隔最大化或等价地求解相应的凸二次规划问题学习到的分离超平面为w∗⋅x+b=0w^*\cdotx+b=0w∗⋅x+b=0以及相应的分类决策函数f(x)=sign
xjtu_rzc·2020-08-03 03:00

SVM(support vector machines)支持向量机

1线性可分支持向量机和硬间隔最大化1.1定义给定线性可分训练数据集，通过间隔最大算法或等价求解凸二次规划问题学得分离超平面：w∗⋅x+b∗=0w^*\cdotx+b^*=0w∗⋅x+b∗=0相应的分类预测函数是
Fron Suk·2020-08-02 22:34

shell实现排序算法（归并排序）

0donefunctionmerge(){localarr=($1)locali=$2localleft=$2localmid=$3localt=$[$mid+1]localright=$4localk=0w
NecoMark·2020-07-30 01:00

统计学习方法(1) 梯度下降法和SMO算法实现SVM

但是额外增加了大间隔的优化目标.结合前面提到的核技巧,我们可以把SVM推广到非线性.这样实现的分类器将有着非常好的性质,让它一度成为"最优解".LibSVM在线性二分类SVM中,我们不止设置一个决策平面wTx+b=0w
Hαlcyon·2020-07-12 22:22

详解QQDIY名片json代码

这里的链接是图片直链为名片背景主图这是主要看ID,id为1001控制的是点赞按钮18行：“lpd”:2000,点赞按钮的宽度,全屏点赞推荐200019行：“bg”:"",点赞按钮的背景图,这里留空就是透明21行：“x”:“0w
技术小泽·2020-07-09 14:26

mysql事务锁表注意事项

0whereid=2;执行二：begin;updateieo_statisticssetproject_id=0whereid=2;updateieo_statisticssetproject_id=0w
王建文go·2020-07-08 22:04

线性判别分析

设Xi,μi,Σi分别表示第i类示例的集合、均值向量、协方差矩阵，若将数据投影到直线w上，则两类样本的中心在直线上的投影分别为wTμ0，wTμ1两类样本的协方差分别为wTΣ0w和wTΣ1w，即最大化目标
程序猿爱打DOTA·2020-07-07 18:30

1399. Count Largest Group

classSolution(object):defcount_digits_sum(self,num):ans=0w
whatyouthink·2020-06-29 19:00

汽车不再被“冻伤”，冬季行车秘密武器大揭底！

车主还可以选择冬季专用的机油，一般来说，机油桶包装上的W代表冬季，0W、5W、1
真容检测·2020-06-29 19:55

支持向量机SVM——最大间隔分离超平面的计算、拉格朗日乘数法求解不等式约束的优化问题

找到集合"边界"上的若干点，以这些点为基础计算超平面的方向，以二维坐标平面为例子wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0，当系数wTw^TwT确定的时候，这个超平面的方向也就随之确定，以两个结果边界上的点的平均作为超平面的
志存高远脚踏实地·2020-06-29 13:40

列表推导式、深浅拷贝

num):lis=[]foriinrange(num):lis.append(i)returnlisprint(createList(10))defcreateList(num):lis=[]count=0w
Charleylla·2020-03-06 22:23

20190213晨间日记

二、业绩总结1.动销业绩2.2～2.19元宵节参加武林争霸大赛第一关闯峨嵋昨日0累计0差距6组2.团队业绩:50w冲刺80w昨日0w累计13.6w差距36.4w三、辅导代理四、昨日已完成1.确定今晚智囊团分享人小河马
二小姐Suye·2020-03-04 07:17

解开你机油的真相，养车必备

其中夏季用油牌号分别为：20、30、40、50，数字越大其粘度越大，适用的最高气温越高;而冬季用油牌号分别为：0W、5W、10W
五哥说车·2020-03-02 19:22

支持向量机算法

一、常见的几何性质（欧氏空间）{wTx1+b=0wTx2+b=0w为法向量wT(x1−x2)=0(式1)\begin{cases}w^Tx_1+b=0\\w^Tx_2+b=0{\qquad{w为法向量}
AIHUBEI·2020-02-20 20:00

SVM——超平面

——理解超平面（SVM开篇之超平面详解）引入n维空间的超平面由下面的方程确定：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0其中，www和xxx都是n维列向量，xxx为平面上的点，wTw^TwT为平面上的法向量决定了超平面的方向
Nevercome_·2019-07-08 21:19

在PYQT5中QscrollArea(滚动条)的使用方法

__init__()self.number=0w=QWidget()self.setCentralWidget(w)self.topFiller=QWidget()self.t
张得帅！·2019-06-14 20:42

线性分类模型

LinearSVM感知器定义感知器模型：f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)其中signsignsign为符号函数，即当w⋅x+b>0w
LilyZJ·2019-05-30 09:02

统计学习方法 - 第二章 - 感知机

第二章感知机文章目录第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.1感知机模型感知机算法在输入空间内找到一个超平面SSS：w⋅x+b=w^⋅x^=0w\cdotx+b=\hatw
cnyanpan·2019-05-05 20:54

【手撕】支持向量机算法（SVM）

一、间隔与支持向量——模型建立令划分的超平面为wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0，其中w为划分超平面的法向量，决定方向；b为位移最后值，决定与原点之间的距离。
土豆洋芋山药蛋·2019-04-23 11:27

PCA主成分分析以及Python实现（阅读笔记）

超平面和半空间是优化领域的两个重要概念简单来说，矩阵方程W∗X+b=0W*X+b=0W∗X+b=0表示的是超平面，W∗X+b≥0W*X+b\geq0W∗X+b≥0表示的就是半空间。
肥宅_Sean·2019-04-14 18:22

《统计学习方法》学习笔记（第七章）

支持向量机分离超平面：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0点到直线距离：r=∣wTx+b∣∣∣w∣∣2r=\frac{|w^Tx+b|}{||w||_2}r=∣∣w∣∣2∣wTx+b∣∣∣w∣∣
Hhhhuply·2019-04-08 16:17

SVM入门笔记

超平面我们可以想象这样一个方程：wTx+b=0w^Tx+b=0wT
crazy_scott·2019-03-20 18:16

MLb-006 47《机器学习》周志华 第六章：支持向量机

第六章支持向量机此系列文章旨在提炼周志华《机器学习》的核心要点，不断完善中…6.1间隔与支持向量超平面(w,b)存在多个划分超平面将两类样本分开的情况线性方程：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=
ZIYUE WU·2019-03-20 00:00

感知机的简单数学推导

其输入空间是实例的特征向量，输出空间为{−1,+1}\lbrace-1,+1\rbrace{−1,+1}，作为监督学习的分类工具，它的学习目标是通过数据找到一个超平面可以把数据分成两类，超平面的形式为：w∗x+b∗=0w
heiye_ti·2018-09-22 10:47

感知机模型-原始版本【python实现】

给定一个数据集合，当能找到一个w∗x+1=0w∗x+1=0超平面，将
肥宅_Sean·2018-09-17 16:15

[机器学习]SVM的推导(1)

假设两类样本点是可以被准确分开的，那么则可以使用硬间隔SVM来进行分类，假设分隔的超平面方程为w⋅x+b=0w⋅x+b=0，则每个样本点xixi到该超平面的距离为|w⋅xi+b||w⋅xi+b|，如果设定与超平面之间的距离为正的点为正分类
Frankkk_·2018-08-10 22:53

PYQT5 QscrollArea(滚动条)的使用

__init__()self.number=0w=QWidget()self.setCentralWidget(w)self.topFiller=QWidget()self.topFil
张得帅！·2018-06-01 17:07

感知器简单二分类判别模型-matlab编码

%w权重向量%b偏置%%%初始化[m,n]=size(x);w=zeros(1,n);b=0;%%flag=0;while(flag==0)fori=1:mify(i)*(w*x(i,:)'+b)<=0w
KYkankankan·2018-04-13 10:14

感知机

thresholdoutput={0∑jwjxj≤threshold1∑jwjxj>thresholdw∗x=∑jwjxjw∗x=∑jwjxjb=−thresholdb=−thresholdoutput={01w∗x+b≤0w
hitwhlin·2018-03-27 21:41

保研上机算法

intcname[256]={0};//全赋0intcname[256]={1};//第一个值为1，其他为0w
Ericonaldo·2018-03-16 17:48

卡尔曼滤波的理解以及推导过程

针对的系统为：状态方程X(k)=AX(k-1)+Bu(k-1)+W(k-1)测量方程Z(k)=HX(k)+V(k)0W是状态预测的噪声符合正态分布N(0,Q)V是测量的噪声符合正态分布N(0,R)理解：
Dang_boy·2017-11-01 22:05

卡尔曼滤波的理解以及推导过程

针对的系统为：状态方程X(k)=AX(k-1)+Bu(k-1)+W(k-1)测量方程Z(k)=HX(k)+V(k)0W是状态预测的噪声符合正态分布N(0,Q)V是测量的噪声符合正态分布N(0,R)理解：
Dang_boy·2017-11-01 22:05

感知机学习算法的简单实现（Python）

Rn，yi∈Y={-1,+1}，i=1,2…N，学习速率为η）输出：w,b;感知机模型f(x)=sign(w·x+b)1.初始化w0,b02.在训练数据集中选取（xi,yi）3.如果yi(wxi+b)≤0w
Azeyunyun·2016-08-23 21:48

李航《统计学习方法》第二章 感知机

模型二类线性分类器输入为n维向量x∈Rn,输出y∈{+1,−1}f(x)=sign(w⋅x+b)其中w为权值，b为偏置（相当于AndrewNg课程里面的x0），sign为符号函数sign(x)={+1,x≥0−1,x<0w
cutie吖·2016-06-07 16:21

台大机器学习笔记(9-10)——Linear Regression&Logistic Regression

公式如下：L(w)=||wX−Y||2=||wTXTXw−2wTXTY−YY2||对w进行求导并使求导结果为0：XTXw−2XTY=0w=(XTX)−1XTY该解即为线性回归模型的最小二乘解。
u010366427·2016-03-30 17:00

Zabbix监控nginx性能

curlhttp://127.0.0.1/ngx_statusActiveconnections:11921serveracceptshandledrequests 119891198911991Reading:0W
vincent927·2016-02-25 16:00

axure怎么做滑动效果? axure做手机触摸屏幕滑动效果的方法

现在教大家怎么弄，教程后面会放上需注意的细节总结1、首先创建所需要的元器件：（括号里注明元器件的坐标与大小）元器件取名如下：1）头部菜单（矩形x:0y:0w:260h:35）2）内容（动态面板x:0y:
佚名·2016-02-19 11:38

drbd脑裂解决办法

为主节点而NOD1为备节点1、断开主(parmary)节点；关机、断开网络或重新配置其他的IP都可以；这里选择的是断开网络2、查看两节点状态[root@nod2~]#drbd-overview0:drbd/0W
gushiren·2015-08-18 11:46

感知机(perceptron)学习算法的原始形式

}，i=1,2,…,N；学习率η(0<η≤1);输出：w,b;感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b).(1)选择初值w0,b0(2)在训练集中选取数据(xi,yi)(3)如果yi(w⋅xi+b)≤0w
FeynmanWang·2015-07-24 11:37

感知机(perceptron)学习算法的原始形式

}，i=1,2,…,N；学习率η(0<η≤1);输出：w,b;感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b).(1)选择初值w0,b0(2)在训练集中选取数据(xi,yi)(3)如果yi(w⋅xi+b)≤0w
FeynmanWang·2015-07-24 11:37

【COGS257】动态排名系统

[输入格式]第一行包含一个整数D(0w #include #include #includ
CreationAugust·2015-04-08 20:00

Oracle 数组

DECLARE TYPE type_array IS VARRAY(6) OF VARCHAR2(10); var_dept type_array := type_array('0W
xinjiatao·2015-01-25 13:00

performance checklist

;                             0w
·2014-12-24 11:00
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