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RSS订阅原创 算法·回溯与搜索
使用DFS遍历所有结果，对每个结果只在最后收集时检查。这个搜索次数过大，一般都会超时！P10386 [蓝桥杯 2024 省 A] 五子棋对弈：不设时间限制的题目，可以采用这种思路。
2025-04-07 21:40:44
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原创 算法·动态规划·入门&线性
P1216 [IOI 1994] 数字三角形 Number Triangles121. 买卖股票的最佳时机：因为只能卖一次，所以转移函数需要特别注意.122.买卖股票的最佳时机II：只能买一次和买多次递推公式的区别.123.买卖股票的最佳时机III初始化的含义188.买卖股票的最佳时机IV隐含状态dp[i][0]309.最佳买卖股票时机含冷冻期状态定义，状态压缩。三种状态：持有，不持有但不在冷冻期，冷冻期dp[0][1]=0;dp[0][2]=0;i++){两种状态：持有和不持有。
2025-03-22 16:20:57
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原创 图论·并查集
在实现程序自动分析的过程中，常常需要判定一些约束条件是否能被同时满足。考虑一个约束满足问题的简化版本：假设x1x2x3⋯代表程序中出现的变量，给定n个形如xixj或xixj的变量相等/不等的约束条件，请判定是否可以分别为每一个变量赋予恰当的值，使得上述所有约束条件同时被满足。
2025-03-16 16:19:28
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原创 图论Day1·搜索
链接如下99.岛屿数量链接如下100.岛屿的最大面积连接如下101.孤岛的总面积链接如下方法２转化一下问题:提前处理在陆地的岛屿102.沉没孤岛链接如下方法２特殊标记，最后还原一下就行。103.水流问题链接如下104.最大岛屿链接如下
2025-03-09 14:36:08
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原创 深度学习·Pytorch
继承nn.Module重写构造函数+前向传播# 用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层# 调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。# 这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）self.hidden = nn.Linear(20, 256) # 隐藏层self.out = nn.Linear(256, 10) # 输出层# 定义模型的前向传播，即如何根据输入X返回所需的模型输出。
2024-08-14 17:40:53
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原创 深度学习·神经网络初步
矩阵W的实际含义是：看作当前层神经元的权重向量(这是一个行向量)组成的列向量。表现在代码上就是生成随机矩阵作为掩码与输出矩阵相乘。矩阵A的实际含义是：列是样本，行是特征。随机丢弃一些神经元(输出结果置0)公式与线性回归一致，只不过对矩阵。利用链式法则求导，每次反向传播。
2024-08-10 16:59:41
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原创 机器学习·L2W4-决策树
提升方法训练多棵树，但它们彼此之间不再互不相关，而是一棵树接一棵树地拟合，以最小化误差。XGBoost 的一个有趣之处在于，在拟合过程中，它可以采用形式为 (X_val,y_val) 的评估数据集。学习率是梯度下降法的步骤大小，XGBoost 在内部使用该方法来最小化每个训练步骤中的误差。随机森林的另一个超参数称为 n_estimators，它是组成随机森林的决策树的数量。请记住，对于随机森林，我们随机选择特征子集并随机选择训练示例子集来训练每棵树。由于每棵树的拟合彼此独立，因此可以并行拟合多棵树。
2024-08-08 21:12:55
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原创 机器学习·L3W1-聚类和异常检测
计算每个样本点的正态分布概率密度，并且累乘得到最终概率，依据概率选择epsilon处理异常。公式是计算每一个聚类中心和当前样本的距离，挑选一个最短距离作为当前点的类别。参照分类模型的评估标准，选择F1分数最高的模型参数。异常检测是无监督学习，分类是有监督学习；一般采取计算样本的均值，使用。两层for循环直接暴力搜索。注意python的条件索引。利用python的判断语法。注意高斯函数算完后还要。距离不一定是欧式距离。
2024-08-08 15:31:58
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原创 机器学习·回归
J(w,b)=12m∑i=1m(f(i)(w1,w2,…,wj,b)−y(i))2J(w,b)=\frac{1}{2m}\sum_{i=1}^{m}\left({f^{(i)}(w_1,w_2,\ldots,w_j,b)-y^{(i)}} \right)^2J(w,b)=2m1i=1∑m(f(i)(w1,w2,…,wj,b)−y(i))2wi=wi−α1m∑i=1m(f(i)(w1,w2,…,wj,b)−y(i))wiw_i=w_i-\alpha\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}
2024-07-27 21:21:13
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原创 数模·微分方程
含导数的方程或方程组通解和特解的区别：有初值条件的通解称作特解解析解和数值解的：解析解是通过代数或解析方法得到的精确解。它通常以的形式存在；数值解是通过。
2024-07-21 15:58:26
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原创 机器学习·概率论基础
分位数-分位数图是通过比较两个概率分布的分位数对这两个概率分布进行比较的概率图方法横坐标是理论正态概率分布的百分数，纵坐标是数据概率分布的百分数具体定义如下。
2024-07-20 16:09:18
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原创 数学建模·灰色关联度
灰色关联分析可以确定一个系统中哪些因素是主要因素，哪些是次要因素；灰色关联分析也可以用于综合评价，但是由于数据预处理的方式不同，导致结果 有较大出入 ，故一般不采用。
2024-07-12 15:05:56
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原创 算法·前缀和,差分
基于容斥原理：定义差分数组diff：diff[i]=a[i]-a[i-1],i>=1定义区间[L,R]上的修改操作：diff[L]+=c,diff[R+1]-=c二维差分的数组定义：diff[i][j]=a[i][j]+a[i-1][j]+a[i-1][j]-a[i-1][j-1]从点(x1,y1)到(x2,y2)的修改操作定义:以下是例题。
2024-07-12 14:12:41
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原创 数学建模·模糊评价法
三集：因素集，评语集和权重集，通过模拟矩阵的处理得到最合理的评语关键是理解因素集，评价集和权重集的关系和作用：权重集的确定分为：层次分析或者熵权法评语集的确定分为：模糊统计和模拟集合因素集的划分：多级模糊综合评价，本质上理解完下面这点，就是一个简单的递归过程模拟矩阵*权重集合的意义：综合因素集所有元素后的最佳评价集合。
2024-07-10 20:24:48
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空空如也
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