优点：在数据少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据。使用条件概率来分类贝叶斯决策理论计算两个概率p1(x,y)和p2(x,y)：·如果p1(x,y) > p2(x,y)，那么属于类别1；·如果p2(x,y) > p1(x,y)，那么属于...
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2014-12-26 16:36:27
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前言 本文介绍机器学习分类算法中的朴素贝叶斯分类算法并给出伪代码，Python代码实现。词向量 朴素贝叶斯分类算法常常用于文档的分类，而且实践证明效果是挺不错的。 在说明原理之前，先介绍一个叫词向量的概念。 --- 它一般是一个布尔类型的集合，该集合中每个元素都表示其对应的单词是否在文档中出现...
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2014-12-25 23:21:32
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题目大意：给出平面上的一些点，求到一个点的最远的第k个点的标号。
思路：朴素的K-D树建树，然后在搜索的时候维护一个小跟堆，保留着最大的k个点，然后吧第k大的点作为基准点来判断是否更新其他的点。
CODE：
#include
#include
#include
#include
#include
#include
#define MAX 100010
#def...
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2014-12-25 18:24:42
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快速幂
快速幂顾名思义，就是快速算某个数的多少次幂。其时间复杂度为 O(log?N)， 与朴素的O(N)相比效率有了极大的提高。
快速幂实现原理
快速幂的原理比较好懂，就是说假如我们求的是3^11，其实比较通用的办法就是
for 1:11
a*=3;
时间复杂度为O(n), 那么我们有没有更快的办法呢？ 有的~就是下面要说的快速幂。
快速幂就是把指数进行一次l...
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2014-12-25 00:18:20
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题目大意：给出一个数列，每次从这个序列中删掉一个数字，问每次删之前逆序对的数量是多少。
思路：这个题用CDQ分治是飞快的，然而我不知道怎么写。。于是就朴素的写了树套树。然后就朴素的被卡常了
内层用一个线段树。这个线段树不修改，一开始就要建好，然后线段树的每一个节点维护一个平衡树，存的是线段树存的区间中所有的值。
一开始先算一下逆序对数，然后每次删点的时候，先查询在这个点之前有多少大于...
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2014-12-23 17:25:53
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一、数学基础1、先验概率，又称边缘概率：2、后验概率，又称条件概率条件概率（非独立事件才会遇到条件概率）P(A,B)=P(A)*P(B|A)例：五个乒乓球，3新2旧，无放回抽取两次，A：第一次取到新球 B：第二次取到新球，求第一次取到新球的条件下第二次取到新球的概率P(B|A)=P(A,B)/P(A...
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2014-12-19 18:47:07
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概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。——拉普拉斯记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——...
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2014-12-16 18:40:12
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石子合并问题 (朴素区间DP&&GarsiaWachs算法)...
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2014-12-15 21:50:50
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朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种，贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，利用概率统计知识进行分类，其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率（即该对象属于某一类的概率），然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。总的来说：当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时，朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型；当各特征相关性较小时，朴素贝叶斯分类性能最为良好。另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的，因此特别适于分布式计算。本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学原理，并在文本分类中...
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2014-12-12 20:56:48
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字符串匹配是一个很常见的问题，可以扩展为模式的识别，解决字符串问题的思想被广泛地应用。介绍四种解决该问题的办法，包括：最朴素的遍历法，Rabin-Karp算法，自动机机匹配，Knuth-Morris-Pratt算法即耳熟能详的KMP。
在一开始，先对时间复杂度做出一个总扩（从大到小）：【1】朴素法：O（ (n-m+1)m ）；【2】Rabin-Karp：预处理：O（m），匹配：最...
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2014-12-09 12:14:54
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