决策树算法 如何能够基于既有的数据来进行分类和回归？决策树是解决这类问题的机器学习模型。 解决思路是：通过样本特征的三个数字特征：1）满足特征值的样本数量；2）1）样本的分类各自数量有多该少；3）总的样本数量，来作为input参数，通过构建/选择的模型就计算出来该特征的指标，对于ID3而是信息增益，... ...
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2019-12-26 21:11:21
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转自"https://www.52ml.net/21391.html" 本文主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！（提示：部分内容摘自网络）。 机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易，所以在实际应用中，我们一般都是采用启发式学习方式来实验。 ...
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2019-12-26 21:00:27
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package com.ex.cy.demo4.alg.graph.ewdi; import com.ex.cy.demo4.alg.heap.IndexMinPQ; import java.util.LinkedList; import java.util.List; //A* 算法 // 属于一 ...
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2019-12-24 11:28:43
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流处理中时间本质上就是一个普通的递增字段（long型，自1970年算起的微秒数），不一定真的表示时间。 watermark只是应对乱序的办法之一，大多是启发式的，在延迟和完整性之间抉择。（如果没有延迟，就不够完整；如果有延迟，极端情况就是批处理，当然完整性足够高） org.apache.flink. ...
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2019-12-21 20:34:39
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然而好像没有平衡树 还是题解包： T1：森林 树上主席树+启发式合并。 然而好像知道标签就没啥了。在启发式合并时可以顺手求lca 然而这题好像可以时间换空间（回收空间） T2：影魔 难点在于考虑贡献的来源 考虑一个区间两端点和区间最值（不含端点）的关系 小，中，大：贡献p1 大，小，大：贡献p2 大 ...
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2019-12-19 09:48:03
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森林 看到链上k大，还强制在线，不难想到主席树，发现这道题只有加边操作，而且数据范围特别小，可以考虑启发式合并，每次加边，暴力$dfs$一遍较小的子树即可。 $O(n*log^{2}n)$ 影魔 由于很久之前看过这个题，一直以为不是很可做，然而发现一众大佬全都切掉了，于是好好想了想，发现不是很难。 ...
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2019-12-16 22:31:13
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决策树的学习通常包含三个步骤：特征选择、树的生成、树的剪枝。决策树的生成采用启发式的方法，只考虑局部最优，相对地，决策树的剪枝则考虑全局最优 特征选择 信息增益 随机变量$X$的熵定义为： $$H(X)= \sum \limits_{i}p_i\log p_i$$ 熵越大，不确定性越大。从定义可验证 ...
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2019-11-24 15:58:13
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"传送门" 题意： 给出一个以$1$为根的有根树。之后有$m$个询问，每个询问为$v_i,h_i$，需要回答以$v_i$为根的子树中，深度为$h_i$的那些结点所代表的字符能否构成回文串。 思路： 静态子树询问，考虑$dsu\ on\ tree$。 深度可以提前处理出来。对一个子树处理时，用一个数组 ...
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2019-11-14 22:21:08
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"传送门" 题意： 求子树众数。 思路： $dsu\ on\ tree$模板题，用一个桶记录即可。 感觉$dsu\ on\ tree$这个算法的涉及真是巧妙呀，保留重链的信息，不断暴力轻边，并且不断在子树内递归下去。又由于轻边数量不会超过$O(logn)$，所以总的时间复杂度控制在$O(nlogn) ...
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2019-11-14 22:16:52
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本文对八数码问题 启发式搜索 （C++）做了一点点修改 1 //fn=gn+hn 2 3 #include<iostream> 4 #include<queue> 5 #include<stack> 6 7 using namespace std; 8 9 #define num 9 10 11 s ...
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2019-11-14 22:01:54
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