这题与超级钢琴类似，然而重复的不重复计算贡献。。 那么先求出数组nxt，nxt[i]表示第i个元素之后的第一个与其相等的元素的下标，不存在则nxt[i]=0 考虑取的区间左端点为1时的情况。 将读入序列a中相等元素都只保留最先出现的，其余变为0，然后求前缀和，得到数组b。 此时可以知道，设f(l,r ...
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2018-03-19 00:29:05
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1 朴素贝叶斯法的学习与分类1.1 基本原理2 参数估计2.1 极大似然估计2.2 算法2.3 贝叶斯估计 1 朴素贝叶斯法的学习与分类 Naive Bayes是基于贝叶斯定理和特征条件独立的假设的分类方法。对于给定的训练数据，首先基于特征条件独立学习输入和输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定 ...
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2018-03-02 22:12:08
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作者：Yeung Evan链接：https://www.zhihu.com/question/54082000/answer/145495695来源：知乎 在英语语境里，likelihood 和 probability 的日常使用是可以互换的，都表示对机会 (chance) 的同义替代。但在数学中， ...
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2018-02-27 10:19:57
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神经网络基础 1.图计算 计算时有两种方法：正向传播和反向传播。正向传播是从底层到顶层的计算过程，逐步推出所求公式。反向传播是从顶层到底层，从已知的式子求出因变量的影响关系。 在这里用到的反向传播算法就是为了通过似然函数(成本函数)来确定要计算的参数。 在这里，logistic回归应用了反向传播，主 ...
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2018-02-18 21:56:53
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算法训练 C*++ Calculations 时间限制：2.0s 内存限制：64.0MB 时间限制：2.0s 内存限制：64.0MB 问题描述 C*++语言和C++语言非常相似，然而C*++的程序有时会出现意想不到的结果。比如像这样的算术表达式： 表达式=基本式 / 表达式+基本式 / 表达式-基本 ...
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2018-02-14 22:18:08
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1.什么是回归？ 2.回归的类型有哪些？ 3.线性回归的分析 4.总结 1.什么是回归？ 回归分析是在一系列的已知或能通过获取的自变量与因变量之间的相关关系的基础上，建立变量之间的回归方程，把回归方程作为算法模型，通过其来实现对新自变量得出因变量的关系。因此回归分析是实用的预测模型或分类模型。 凡事 ...
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2018-02-14 18:19:57
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贝叶斯分类器是一个相当宽泛的定义，它背后的数学理论根基是相当出名的贝叶斯决策论。 贝叶斯学派 贝叶斯决策论是在概率框架下进行决策的基本方法之一，更是统计模式识别的主要方法之一。 贝叶斯学派与频率学派 贝叶斯决策论 参数估计 极大似然估计 极大后验概率估计 ...
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2018-02-11 00:10:07
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极大似然估计是概率论中一个很常用的估计方法，在机器学习中的逻辑回归中就是基于它计算的损失函数，因此还是很有必要复习一下它的相关概念的。 背景 先来看看几个小例子： 猎人师傅和徒弟一同去打猎，遇到一只兔子，师傅和徒弟同时放枪，兔子被击中一枪，那么是师傅打中的，还是徒弟打中的？ 一个袋子中总共有黑白两种 ...
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2018-02-05 20:07:23
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拉格朗日乘子，是机器学习里面经常要用到的。 跟最大似然，EM等方法一样，都是很常用的。 所以要好好学习。可以看着一篇： http://blog.csdn.net/lijil168/article/details/69395023 ...
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2018-02-02 21:53:54
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牛顿方法 本次课程大纲： 1、 牛顿方法：对Logistic模型进行拟合 2、 指数分布族 3、 广义线性模型（GLM）：联系Logistic回归和最小二乘模型 复习： Logistic回归：分类算法 假设给定x以为参数的y=1和y=0的概率： 求对数似然性： 对其求偏导数，应用梯度上升方法，求得： ...
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2018-01-31 20:20:58
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