1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 分类就是按照数据的属性给对象贴上标签，再根据标签来分类，属于无监督学习，聚类就是指事先定义好类别，然后通过某种度量（比如距离）将他们分类。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 利用一组已知类别的样本调整分类器的参数，使 ...
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2020-05-07 22:34:35
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 分类：目的是为了确定一个点的类别，具体哪些类别是已知的，常用的算法是KNN，是一种有监督学习。 聚类：是将一系列点分成若干类，事先没有类别的常用K-means算法，是一种无监督学习。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习 ...
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2020-05-07 18:15:01
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 聚类分析是研究如何在没有训练的条件下把样本划分为若干类。 在分类中，已知存在哪些类，即对于目标数据库中存在哪些类是知道的，要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学习：根据已有的数 ...
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2020-05-07 17:03:48
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 分类与聚类都是分开几类，分类是根据历史经验，已知类别，监督学习，聚类是自己分析现有数据，无监督学习 监督学习利用历史数据分类，把已有数据代入。无监督学习是没有样本，将已有数据分类 2.朴素贝叶 ...
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2020-05-07 13:26:39
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用到的算法 割边 + 缩点(得到边连通分量) + 朴素LCA 算法解析 + 无向图区分重边与同一条边的反方向： 对每一条边都用一个变量id来标识，一条无向边的两个方向用同一个id表示。 + 割边： ，即以点v为根的子树不能到达点u及以上，所以边uv为一条割边。 + 缩点(得到边双连通分量)： 去掉桥 ...
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2020-04-26 13:55:29
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$\color{purple}{表格是个很重要的东西，让我们来美化一下吧!}$ DP 图论 字符串 线性DP 最短路 KMP算法 区间DP 拓扑排序 tire树 树型DP tarjan算法 序列自动机 状压DP 匈牙利算法 AC自动机 上面就是最朴素的表格了。(美化的以后更新) ...
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2020-04-25 23:28:24
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本文始发于个人公众号： TechFlow ，原创不易，求个关注 今天是机器学习真题的第17篇文章，我们来讲讲机器学习模型的评估。 在之前的文章当中我们已经介绍了好几个模型了，有朴素贝叶斯、KNN、KMeans、EM还有线性回归和逻辑回归。今天我们来和大家聊聊该怎么评估这些模型。 均方差 这个概念很简 ...
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2020-04-22 21:27:30
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机器学习基础：朴素贝叶斯小结 CONTENTS "1. 全概率公式与贝叶斯公式" "2. 朴素贝叶斯的模型" "3. 朴素贝叶斯的推断过程" "4. 朴素贝叶斯的参数估计" "5. 朴素贝叶斯算法优缺点" "6. 代码实践" 1. 全概率公式与贝叶斯公式 $$ 全概率公式： P(X)=\sum_{k ...
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2020-04-21 13:07:28
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博主的 bibi 时间 震惊！在加了两种欧拉函数求法优化 + 矩阵惊人优化后的代码竟然比不过朴素欧拉函数 + 矩阵无优化！！！博主吐血调题慌张分析仍然 $TLE$！！！这一切背后，究竟是人性的扭曲还是道德的沦丧？是 的爆发还是|饥|^渴的无奈？？（我没有打错符号 /xyx 好了我就不 $bibi$ ...
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2020-04-17 23:24:16
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"题目链接" 这个题首先想象一下朴素的算法怎么做。想要知道一个区间的最大值，那么对于每一个以$a_i$为最小的元素的区间，它的左右端点都是比它小的数(为了方便我用开区间来描述)。所以只要以$a_i$的起点向左右扩展就行了，这样的复杂度是$O(n^2)$。 那么如何来优化呢？计算区间的和用前缀和就行了 ...
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2020-04-17 23:19:06
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