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用动态规划解决背包问题

求解背包问题：给定n个背包，其重量分别为w1,w2,……,wn,价值分别为v1,v2,……,vn要放入总承重为totalWeight的箱子中，求可放入箱子的背包价值总和的最大值。

别再想更好的办法·2018-02-28 00:55

【深度学习_1.4】搭建多层神经网络模型

importxxxx【搭建神经网络】1.初始化参数搭建二层神经网络模型架构：LINEAR->RELU->LINEAR->SIGMOIDdefinitialize_parameters(n_x,n_h,n_y)：W1

OliverChrist·2018-02-23 10:42

Huffman编码树

使得这个扩充二叉树的叶节点带权外部路径长度总和最小：Min(W1*L1+W2*L2+W3*L3+…+Wn*Ln)Wi:每个节点的权值。Li:根节点到第i个外

JiaweiLee2012·2018-02-21 13:06

线性回归与逻辑回归

一、线性回归问题概述线性回归要解决的问题是给一堆样本点X(m,n)和每个点对应的函数值Y(m,1)要求找到一个线性函数y=w1∗x1+w2∗x2+...

Nautilus_sailing·2018-02-02 22:19

最优化 Ooptimization

损失函数可视化损失函数L可以看作是权重W的函数，在CIFAR-10中一个分类器的权重矩阵大小是[10,3073]，即L(W1,W2,....,W10)

潘小榭·2018-02-01 12:17

【TensorFlow实战】2.完整神经网络例子

8importtensorflowastf#NumPy是科学计算工具包，调用生成模拟数据集fromnumpy.randomimportRandomState#定义训练数据batch的大小batch_size=8#定义神经网路的参数w1

金刚哥葫芦娃·2018-01-27 18:10

JS日期→星期

"星期二","星期三","星期四","星期五","星期六");varweek=weekArray[newDate("2018/01/17").getDay()];//alert(week)alert(w1

always007·2018-01-18 08:31

python实现简单的卷积神经网络CNN案例1：定义CNN网络结构

本案例中定义的CNN网络模型如下：cnn.py文件中的__init__（）函数主要作用是对卷积神经网络的参数w1,w2,w3等进行初始化，下面是该函数的代码：def__init__(self,input_dim

haimianjie2012·2018-01-17 19:19

TensorFlow：一个简单的神经网络

8importtensorflowastf#NumPy生成模拟数据集fromnumpy.randomimportRandomState#定义训练数据batch大小batch_size=8#定义神经网络的参数,w1

Qistar_Eva·2018-01-17 17:27

tensorflow 实现XOR(异或)

tf.placeholder(tf.float32,shape=[4,2],name='x-input')y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=[4,1],name='y-input')w1

王小鸟_wpcool·2018-01-16 17:12

势函数法

基本思想假设要划分属于两种类别w1和w2的模式样本，这些样本可堪称是分布在n维模式空间中的点xk。把属于w1的点比拟维某种能源点

林林同學·2018-01-13 11:03

机器学习中的线性模型

基本形式所谓线性模型就是用于预测的模型是线性的，可以写成以下的形式y^(w,x)=w1x1+⋯+wdxd+b其中w=(w1;w2;⋯;wd)在有的地方也有另一种形式,比如y^(w,x)=w0+w1x1+

飞翔的蓝鲸·2018-01-10 21:41

PTA JAVA编程题汇总（三）

设计一个矩形类RectangleclassRectangle{doublew,h;publicRectangle(doublew1,doubleh1){w=w1;h=h1;}publicdoublegetArea

lulubaby_·2018-01-10 20:14

树莓派与Yeelink的交互

安装ds18b20驱动sudomodprobew1-gpiosudomodprobew1-thermcd/sys/bus/wi/devices/ls看传感器是否被正确识别cat/sys/bus/w1/devices

一銤阳光·2018-01-06 20:21

Logistic回归的python代码

+WnXn+S（s为一个不依赖于特征的数值）为了判断分类，以z作为输入，采用sigmoind函数：f(z)=1/（1+exp（-z））梯度算法，不断迭代寻求最优参数（W0，W1,W2...Wn):W:=

Jane_cz·2017-12-27 19:23

算法模型---回归模型

+wnxn式中x1,...,xnx1,...,xn为自变量，w1,...,wnw1,...,wn为权重系数，w0w0为偏置。

diggerTT·2017-12-25 09:23

AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'select'

tf.float32,shape=(None,2),name='x-input')y_=tf.placeholder(tf.float32,shape=(None,1),name='y-input')w1

巧笑倩茜·2017-12-22 16:41

x = tf.constant([[0.7, 0.9]])与x = tf.constant([0.7, 0.9])

下面这段代码：w1=tf.Variable(tf.random_normal([2,3],stddev=1,seed=1))w2=tf.Variable(tf.random_normal([3,1],stddev

_勇·2017-12-21 13:53

bzoj 2287 消失之物

，身心疲惫~据dsfzJCY(%%%Orz)大神说，此题可以用线段树分治解决，但我调了一晚上没调出来…（我太垃圾了…）bzoj2287消失之物Descriptionftiasch有N个物品,体积分别是W1

GGN_2015·2017-12-20 20:14

线性模型(Linear Model)

线性模型可以表示为：f^(x⃗)=w⃗Tx⃗+b其中w⃗=(w1,w2,w3,…,wn)T是权重参数，表征了x⃗中每个维度特征的重要性；b是偏置项；f^(x⃗)是预测值。

GarryLau·2017-12-19 00:07

易效能V3.0周检视W1（1210-1216）

—苏格拉底图片发自App【V3.0目标及检视】【周检视】W1（12.10-12.16）【健康】每周锻炼三次（0/3）【效能】每日群里晒青蛙（5/7）【效能】《时间管理十堂课》每周一课+读后感（1/1）【

微澜_12ca·2017-12-17 19:26

（三）TensorFlow实现神经网络

前向传播矩阵相乘过程代码：a=tf.matmul(x,w1)y=tf.matmul(a,w2)如若x为n*1的向量，a为m*

进击的菜菜·2017-12-17 19:05

机器学习之梯度下降训练法

策略导数为负的时候增加自变量导数为正的时候减小自变量直到导数接近于0四、算法实现初始化：权重w1、w2、…wn；终止距离e；步长a1、计算当前位置的损

陶瑞同学·2017-12-15 10:29

《荒野行动》自行车进去，法拉利出来！盘点手游中最富庶的六大宝地

作为从内测便接触荒野行动的玩家，小编自认为对于各大资源点还是有一定了解的，因此今天就使用北通W1游戏手柄为大家介绍一下游戏内各个一级资源点的具体情况，帮助大家更好的了解物资分布，一身神装顺利吃鸡。

14游·2017-12-15 00:00

基于简单感知器分类算法（matlab实现）

%定义感知器算法d=w1*x1+w2*x2+w3;x=[0,0;0,1;1,0;1,-1];class=[1,1,-1,-1];%定义修改权重pp=1;%初始化权重参数w=[0,0,0];%判别准则是错误次数

dxz_tust·2017-12-14 18:22

最小错误率贝叶斯决策

通常情况下这种细胞是正常（w1类）的可能性是0.9，是异常（w2类）的可能性是0.1。现在有一种待观察的细胞，其特征观察值是x。根据以往的结果，正常（w1类

invisprints·2017-12-11 03:26

图的广度优先遍历课下补分博客

其基本思想为：1、从图中某个顶点V0出发，并访问此顶点;2、从V0出发，访问V0的各个未曾访问的邻接点W1，W2，…,Wk

邢天岳·2017-12-08 13:00

（inlight写作打卡——W1）跨过中考这个栏

场景一时间：6月18日下午3:50分地点：上海市某中学门口人物：男、女、老、少、穿各种校服的学生刚出考场的孩子和等待的家长随着学校大门打开，从校内走出的学生和校外的家长群迅速聚集到大门口，接着，传来呼叫孩子名字的声音，和各种对话声……1."宝贝，在这里！"2."儿子，题目难不难？""爸爸，不难的。"3."今天我们去吃烤肉好吧？""妈妈，我不想吃烤肉，吃火锅吧！""好啊！那就去吃火锅。"4."哎呀！

文馨_·2017-12-08 04:13

感知器及其训练法则

为了简化表示，我们假想有一个附加的常量输入x0=1,那么我们就可以写成向量形式:.这样，感知器可以表示成下图：图1感知器学习一个感知器意味着选择w1,...,wn的值，

jingyi130705008·2017-11-30 17:17

MATLAB实现双线性内插算法

本文这里主要是实现双线性内插，如果需要仔细深究一下原理，请参考：讲的还是清晰易懂本实现代码，也是参考上面这篇博文的讲解实现的%双线性插值实现%f(x,y)=w1*p1+w2*p2+w3*p3+w4*p4p1

AmibitionWei·2017-11-20 23:22

tensorflow 神经网络解决二分类问题

importtensorflowastffromnumpy.randomimportRandomState#定义训练数据batch大小batch_size=8#定义神经网络的参数w1=tf.Variable

Chelseady·2017-11-20 13:52

赫夫曼树介绍与实现

构造赫夫曼树的通常方法：1.根据给定的n个权值{w1,w2,…,wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,…,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个带权为wi的根节点，其左右节点均为空。

markfengfeng·2017-11-19 20:37

机器学习技法-01-3-Standard Large-Margin Problem

SolvingaParticularStandardProblem举一个特殊的例子根据上面的限制条件可以得到，其中w的内积=w1的平方+w2的平方。

manaml·2017-11-17 10:03

RNN，LSTM与GRU

一个长度为m的词汇序列{w1,…,wm}的联合概率被表示为P(w1,…,wm)。

芦金宇·2017-11-15 00:49

Hadoop/MapReduce反转排序：控制规约器Reducer值的顺序

例如：给定以下单词：W1，W2，W3，W4，W5，W6如果定义一个单词的邻域为这个单词的前两个单词和后两个单词，那么这6个单词的邻域如下：单词领域+-2W1W2，W3W2W1，W3，W4W3W1，

土豆拍死马铃薯·2017-11-08 21:35

人工神经网络（四）感知器学习规则推导

数学建模之后，我们知道如何调整权值，使得感知器的切分符合我们的预期输入，下面我们就用一个小推导，看看感知器是如何进行权值调整的：理论判定边界判定边界由那些使得净输入n为零的输入向量确定：n=1WTP+b=w1,1p1

人情世故2017·2017-10-28 00:05

数据结构 — 浅析huffman树原理及实现

假设有n个权值{w1,w2,...,wn}，如果构造一棵有n个叶子节点的二叉树，而这n个叶子节点的权值是{w1,w2,...,wn}，则所构造出的带权路径长度最小的二叉树就被称为哈夫曼树带权路径长度:树的带权路径长度指树中所有叶子节点到根节点的路径长度与该叶子节点权值的乘积之和

Dawn_sf·2017-10-20 15:41

【BZOJ2287】【POJChallenge】消失之物（权限题）

Descriptionftiasch有N个物品,体积分别是W1,W2,...,WN。由于她的疏忽,第i个物品丢失了。“要使用剩下的N-1物品装满容积为x的背包，有几种方法呢？”--这是经典的问题了。

dcx2001·2017-10-12 07:48

超平面和法向量

超平面常见的平面概念是在三维空间中定义的：Ax+By+Cz+D=0，而d维空间中的超平面由下面的方程确定：wTx+b=0，其中,w与x都是d维列向量,x=(x1,x2,…,xd)T为平面上的点,w=(w1

lilong117194·2017-10-11 23:58

Python计算机视觉里的IOU计算

其中x1,y1;x2,y2分别表示两个矩形框的中心点defcalcIOU(x1,y1,w1,h1,x2,y2,w2,h2):if((abs(x1-x2)<((w1+w2)/2.0))and(abs(y1

GAN_player·2017-10-11 11:39

旧题再做【bzoj2287】【[pojchallenge]消失之物】分治背包

方法1：黄学长的做法（点这里）Descriptionftiasch有N个物品,体积分别是W1,W2,…,WN。由于她的疏忽,第i个物品丢失了。

LinnBlanc·2017-10-10 20:31

【bozj2287】【[POJ Challenge]消失之物】维护多值递推

（上不了p站我要死了）Descriptionftiasch有N个物品,体积分别是W1,W2,…,WN。由于她的疏忽,第i个物品丢失了。“要使用剩下的N-1物品装满容积为x的背包，有几种方法呢？”

LinnBlanc·2017-10-08 21:09

单层感知器-学习实践

#输入数据有3个（1，3，3），（1，4，3），（1，1，1）--这里将偏置值定位1#数据对应的标签为（1，1，-1）--可以理解为期望的输出#初始化权值W0,W1,W2取

gulingfengze·2017-10-05 18:18

如何运用5W1H把话说明白

看到这个题目，你不要以为是5H哦，这个中间还有W1俩字。5W1H就是Who（何人）、When（何时）、Where（何地）、What（何事）、Why（为何）、How（如何）。

蜗牛up666·2017-09-24 22:12

LDA主题模型简介

blog.csdn.net/u010551621/article/details/45258573文本建模我们日常生活中总是产生大量的文本，如果每个文本存储为一篇文章，那么每篇文档从人的观察来说就是有序的词的序列d=(w1

wlj1107·2017-09-24 09:42

吴恩达讲解：经典部分-逻辑回归-反向传播算法

假设有1个样本，其中每个样本中的特征为2个，分别为X1,X2z=w^Tx+ba=sigmoid(z)预测概率成本函数为L=-（y*loga+(1-y)*log(1-a))反向更新:w1:=w1-learn_rate

dxz_tust·2017-09-17 15:37

感知器的学习

感知器简单的应用是：布尔运算对于两个数x1,x2,求and操作和or操作可以根据真值表尝试一下：and操作：w1=0.5w2=0.5,b=-0.8or操作：w1=0.5,w2=0.5,b=-0.3当然，

accumulate_zhang·2017-09-11 10:36

机器学习算法-逻辑回归（LR）

找到如下的关系式：y=f(x)=wTx+w0,其中w=(w1,w2,...,wn)那么任何时候给定任何值，都可以轻而易举地得到对应的输出。

AI_BigData_WH·2017-09-09 21:02

inLight写作打卡W1——DIY甜蜜礼物（自制冰皮月饼）

暴热的夏天总算快要过去，树上知了的大合唱渐渐变得轻悄起来，早晚的风也有了一丝凉意。9月在期待与忐忑中匆匆走来，呼啦啦的一群孩子们涌出家走进学校和幼儿园。今年我的两个宝贝也步入了新的阶段，大宝变成小学生啦，小宝也要上幼儿园了！看着娃娃们逐渐长大，一个个背起小书包的身影，心里有些感慨与不舍，更有一些淡淡的焦虑与自豪。开学一周，恰逢教师节，寻思着要不要给老师送礼？脑海里又回想起开家长会的情景，园长、校长

色拉美学·2017-09-08 11:42

《机器学习》— 第3章线性模型

;xd),其中xi是x在第i个属性上的取值线性模型线性模型的向量形式其中w=(w1;w2;...;wd)。

geekspeng·2017-09-07 14:56

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