输入 鸢尾花卉数据集,数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。 输出 根据手动实现的逻辑回归模型对鸢尾花卉数据集分类的预测结果。 原理 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。逻辑回归算法是一种分类算法，适用于标签取值离散的情况。 ...
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2020-02-16 00:57:31
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2019杭电多校第六场的一道签到题 这次我们显然要求的二维矩阵的最大值，分析题目我们可以得到几个细节。 1.首先数据很大，肯定要离散化。 2.离散化后，我们想象有很多点在一个平面内，要统计矩阵最大值 3.我们之前接触过如何求一条线上的最大子段和，只要用线段树维护四个值就能够解决 4.根据已知，我们发 ...
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2020-02-15 11:33:29
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softmax和分类模型 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。 图像中的4像素分别记为 $x_1, x_2, x_3, x_4$ 假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为 $y_1, y_2, y_3$ 。 我们通常使用离散的 ...
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2020-02-14 22:32:45
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理论部分： softmax的基本概念 分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。图像中的4像素分别记为x1,x2,x3,x4。假设真实标签为狗、猫或者鸡，这些标签对应的离散值为y1,y2,y3。我们通常使用离散的数值来表示类别，例如y1=1,y2=2,y3=3。 权重矢 ...
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2020-02-14 20:30:48
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语言模型 一段自然语言文本可以看作是一个离散时间序列，给定一个长度为𝑇的词的序列𝑤1,𝑤2,…,𝑤𝑇，语言模型的目标就是评估该序列是否合理，即计算该序列的概率： 本节我们介绍基于统计的语言模型，主要是𝑛元语法（𝑛-gram）。 语言模型 假设序列𝑤1,𝑤2,…,𝑤𝑇中的每个词是 ...
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2020-02-14 10:30:47
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参考 https://www.cnblogs.com/null00/archive/2012/04/22/2464876.html #include <stdio.h> #include <algorithm> #define LEN 10000 using namespace std; struc ...
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2020-02-11 20:48:58
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一、获取数据 1.导入数据： from sklearn import datasets from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() #导入数据集 x=iris.data #获得特征向量 y=iris.target #获得样本lable ...
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2020-02-11 16:01:11
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题目传送门↓http://codeforces.com/problemset/problem/939/E 题意：有一最初为空的不下降序列，有两种操作，一种是在序列里增加一个不小于序列尾的整数，另一种是查询当前序列中的某个子集，其最大值为max，平均值为mean，使得子集的max-mean在当前序列的 ...
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2020-02-11 09:54:10
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#include<iostream> #include<algorithm> #include<cstring> #include<cstdio> using namespace std; typedef long long ll; const int N=1e5+10; int a[N]; int ...
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2020-02-09 20:45:45
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P1908 逆序对 离散化+树状数组：AC_Code 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 typedef long long ll; 4 const int maxn=500010; 5 6 int a[maxn],tree[max ...
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2020-02-09 20:09:07
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