前言在之前一些文章的讨论中，通过一些例子我们可以发现（主要是关于决策树或随机森林的相关内容）其实并不是样本的所有属性可能都是那么得重要，只要不是同等重要，特别是在分类问题上可能可以去除一些属性或特征（一般决策树需要进行剪枝，其实剪枝的原因就在于此）依然能够..
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2017-10-31 23:52:10
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原创、转载请注明出处 每个物品放或不放，想象一个长度为n的数组，每个位置是0或者是1（放或不放），暴力枚举的话，复杂度是2n，题目给的时间是1秒，一般n（物品的数量）的规模可达到26，题目给的n的最大值是20，暴力枚举应该能过，用递归枚举加剪枝肯定能过。 01串可用二进制枚举，也可用向量枚举，我用的 ...
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2017-10-31 14:25:08
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from www.jianshu.com/p/b90a9ce05b28 本文结构： CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 CART － Classification and Regression Trees 分类与回归树，是二叉树，可以用于分类，也可以用于回归问题，最先由 Breim ...
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2017-10-28 14:37:30
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今天打算刷一下USACO, O_o应该是要一起的; 7:44 USACO S2.1 Healthy Holsteins(迭代加深搜索...学了学剪枝技巧水过),; 8:15 突然要考试 13:58 考试爆炸...O_oT2选择了随机数,54分233(Frank dalao rank1 %%%); 下 ...
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2017-10-26 23:08:15
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我定义的状态数组存的是概率，而且是正推 达哥存的是期望，还逆推，然后我就懵比了 $f_{i,j,k}$ 第i关 j条命 连胜k次 $$f_{i+1,min(j+1,Q),min(k+1,R)}+=f_{i,j,k}*p$$ $$f_{i+1,j-1,0}+=f{i,j,k}*(1.0-p)$$ $$ ...
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2017-10-24 22:54:51
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内容过后再贴，先发表一下心情和感悟。 这个题，我TLE了十多发，后来看了别人的题解，思路是一样的，他做了剪枝的我也做了，为何他的能过的我的超时？后来发现一个不是主要问题的问题：大家的图存储用的都是前向星式的写法，我的代码用的vector式的邻接表法，莫非vector很慢，导致超时？或者是我的代码写法 ...
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2017-10-18 00:24:15
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广度优先、深度优先、A*算法、 Minimax算法（参考http://blog.csdn.net/zkybeck_ck/article/details/45644471） Alpha-beta剪枝（参考http://blog.csdn.net/zkybeck_ck/article/details/4 ...
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2017-10-17 09:53:43
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转载自http://www.cppblog.com/menjitianya/archive/2015/10/09/211980.html 目录 一、深度优先搜索 1、DFS 2、基于DFS的记忆化搜索 3、基于DFS的剪枝 1) 可行性剪枝 2) 最优性剪枝 4、基于DFS的A* （迭代加深，IDA ...
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2017-10-16 22:11:40
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交叉验证的方法在训练过程中是否有用？ 1、过拟合的表现？ 1)训练集误差小，评估集误差大；2)训练集误差还在减小，评估集误差开始波动 2、过拟合的原因？ 模型复杂，dvc高——对于决策树，就是没有剪枝，模型可以完美拟合数据；神经网络，收敛于复杂决策面； 噪音，模型overtrain，模型拟合了噪音和 ...
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2017-10-16 18:00:58
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搜索我们大家当然都不陌生啦！ 在这里我们主要是总结一下： 堪称各种玄学优化的总结。。（直接A的大佬直接伏地模！！！） 1.调换搜索顺序（倒着搜，乱搜，各种搜） 2.调换枚举顺序（从9到1枚举） 3.inline 4.O2 （3和4两者莫名冲突，时间玄学，自行尝试。。） 5.各种位运算 6.一点都不快 ...
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2017-10-15 19:34:52
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