异或线性积

基础知识学习: https://blog.sengxian.com/algorithms/linear-basis
线性积的合并: https://www.cnblogs.com/Cmd2001/p/9043325.html
模板:
对角线形:

typedef long long llong;
const int tmax=105,base=63; //base:基向量个数
int n;
llong a[tmax],b[base+5];
void linear_base()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=base;j>=0;j--)
            if(a[i]>>j&1)
            {
                if(b[j]) a[i]^=b[j];
                else
                {
                    b[j]=a[i];
                    for(int k=j-1;k>=0;k--) if(b[k]&&(b[j]>>k&1)) b[j]^=b[k];	//消去基向量b[j]第j位左边的1
                    for(int k=j+1;k<=base;k++) if(b[k]>>j&1) b[k]^=b[j];		//消去上三角非对角线部分
                    break;
                }
            }
    return;
}

上三角形:

const int tmax=5e5+5,base=30;
int n,a[tmax],b[base+5];
void linear_base()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=base;j>=0;j--)
            if(a[i]>>j&1)
            {
                if(b[j]==0)
                {
                    b[j]=a[i];
                    break;
                }
                else a[i]^=b[j];
            }
    return;
}

例题:
1 . SGU 275
题目:https://codeforces.com/problemsets/acmsguru/problem/99999/275
代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long llong;
const int tmax=105,base=63;
int n;
llong a[tmax],b[base+5];
void linear_base()
{
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=base;j>=0;j--)
            if(a[i]>>j&1)
            {
                if(b[j]) a[i]^=b[j];
                else
                {
                    b[j]=a[i];
                    for(int k=j-1;k>=0;k--) if(b[k]&&(b[j]>>k&1)) b[j]^=b[k];
                    for(int k=j+1;k<=base;k++) if(b[k]>>j&1) b[k]^=b[j];
                    break;
                }
            }
    return;
}
int main()
{
    scanf("%d",&n);
    int i;
    for(i=1;i<=n;i++)
        cin>>a[i];//scanf("%d",&a[i]);
    linear_base();
    llong ans=0;
    for(i=0;i<=base;i++)
        ans^=b[i];
    cout<<ans;
    return 0;
}

2 . HDOJ 3949
题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3949
代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long llong;
const int tmax=1e4+5,base=63;
int n;
llong a[tmax],b[base+5];
vector<llong> vec;
void linear_base()
{
    memset(b,0,sizeof(b));
    for(int i=1;i<=n;i++)
        for(int j=base;j>=0;j--)
            if(a[i]>>j&1)
            {
                if(b[j]) a[i]^=b[j];
                else
                {
                    b[j]=a[i];
                    for(int k=j-1;k>=0;k--) if(b[k]&&(b[j]>>k&1)) b[j]^=b[k];
                    for(int k=j+1;k<=base;k++) if(b[k]>>j&1) b[k]^=b[j];
                    break;
                }
            }
    vec.clear();
    for(int i=0;i<=base;i++)
        if(b[i]) vec.push_back(b[i]);
    return;
}
void work(llong x)
{
    if(vec.size()<n) x--;
    llong ans=0,tmp=x;
    int pos=0;
    while(tmp)
    {
        if(tmp&1) ans^=vec[pos];
        tmp>>=1;
        pos++;
    }
    if(pos>vec.size()) printf("-1\n");
    else printf("%I64d\n",ans);
    return;
}
int main()
{
    int T,i,q;
    llong x;
    scanf("%d",&T);
    for(int kase=1;kase<=T;kase++)
    {
        printf("Case #%d:\n",kase);
        scanf("%d",&n);
        for(i=1;i<=n;i++)
            cin>>a[i];
        linear_base();
        scanf("%d",&q);
        for(i=1;i<=q;i++)
        {
            cin>>x;
            work(x);
        }
    }
    return 0;
}

3 . HDOJ 6579
题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6579
代码:

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int tmax=5e5+5,base=30;
int n,a[tmax],b[tmax][32],pos[tmax][32],lastans;
void linear_base(int index)
{
    for(int i=base;i>=0;i--)
    {
        b[index][i]=b[index-1][i];
        pos[index][i]=pos[index-1][i];
    }
    int x=a[index],tmp=index;
    for(int i=base;i>=0;i--)
        if(x>>i&1)
    {
        if(b[index][i]==0)
        {
            b[index][i]=x;
            pos[index][i]=tmp;
            break;
        }
        else
        {
            if(tmp>pos[index][i])
            {
                swap(b[index][i],x);
                swap(pos[index][i],tmp);
            }
            x^=b[index][i];
        }
    }
    return;
}
void work(int ll,int rr)
{
    int ans=0;
    for(int i=base;i>=0;i--)
        if((ans^b[rr][i])>ans&&pos[rr][i]>=ll) ans^=b[rr][i];
    lastans=ans;
    printf("%d\n",ans);
    return;
}
int main()
{
    int T,i,kind,ll,rr,m;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        lastans=0;
        for(i=base;i>=0;i--)
            b[0][i]=pos[0][i]=0;
        scanf("%d%d",&n,&m);
        for(i=1;i<=n;i++)
        {
            scanf("%d",&a[i]);
            linear_base(i);
        }
        for(i=1;i<=m;i++)
        {
            scanf("%d",&kind);
            if(kind==1)
            {
                scanf("%d",&a[++n]);
                a[n]^=lastans;
                linear_base(n);
            }
            else
            {
                scanf("%d%d",&ll,&rr);
                ll=(ll^lastans)%n+1;
                rr=(rr^lastans)%n+1;
                if(ll>rr) swap(ll,rr);
                work(ll,rr);
            }
        }
    }
    return 0;
}

<think>嗯,用户现在想了解如何通过升维解决非线性可分问题,特别是在机器学习和感知机中的应用。之前我们讨论过感知机的原理、实现以及它的局限性,特别是它只能处理线性可分数据的问题。用户现在可能是在探索如何突破这个限制,让线性模型也能处理非线性数据。首先,我需要回忆升维的方法,也就是特征变换。常见的做法包括多项式特征、核技巧,或者使用神经网络进行特征学习。用户提到的升维可能涉及到将数据映射到高维空间,使其线性可分,比如支持向量机中的核方法,或者通过多层感知机引入非线性激活函数。然后,要结合用户提供的引用内容。引用[3]提到了多项式回归处理非线性问题,这属于特征工程的一种,通过添加多项式特征来扩展线性模型的能力。引用[2]讨论了SVM的核技巧,将数据映射到高维空间以实现非线性分类。引用[4]提到多层感知机通过组合多层次结构来解决非线性问题,这可能涉及到神经网络中的隐藏层和非线性激活函数。用户可能想知道这些方法如何具体实现升维,以及它们在不同算法中的应用。比如,感知机本身是线性的,但通过结合核方法或多层结构可以处理非线性问题。需要解释清楚升维的原理,以及为什么在高维空间中数据更容易线性可分,比如Cover定理。还要注意用户之前的问题中提到的感知机的限制,所以这里需要对比说明如何通过升维克服这些限制。可能需要提到具体的方法,如多项式回归中的PolynomialFeatures,SVM中的核函数,以及MLP中的隐藏层。另外,用户可能对实现步骤感兴趣,比如如何在代码中应用这些升维方法。例如,在Scikit-learn中使用PolynomialFeatures生成高维特征,或者在SVM中选择合适的核函数。同时,需要注意过拟合的问题,解释正则化的重要性。 最后,确保回答结构清晰,分点说明原理、方法、应用场景和实现示例,并引用相关的文献。同时生成的相关问题要引导用户进一步探索,比如核方法的选择、升维的优缺点比较,以及不同模型在处理非线性问题上的对比。</think>### 如何通过升维解决非线性可分问题? #### 1. **核心思想** **升维(Feature Space Transformation)** 通过将原始低维特征映射到高维空间,使原本非线性可分的数据在高维空间线性可分。这一过程基于**Cover定理**:高维空间中数据线性可分的概率更高[^2][^3]。 - **数学表达**: 设原特征为$x \in \mathbb{R}^d$,映射函数为$\phi: \mathbb{R}^d \to \mathbb{R}^D$($D > d$),则决策函数变为: $$f(x) = \text{sign}(w^T \phi(x) + b)$$ #### 2. **关键方法** ##### (1) **显式升维(多项式变换)** - **原理**:通过添加多项式特征(如$x^2, xy$等)构造高维特征组合。 **示例**:原始特征$(x_1, x_2)$,二次多项式映射后为$(x_1, x_2, x_1^2, x_1x_2, x_2^2)$[^3]。 **实现工具**: ```python from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures poly = PolynomialFeatures(degree=2) X_poly = poly.fit_transform(X) ``` ##### (2) **隐式升维(核方法)** - **原理**:利用**核函数(Kernel Function)** 隐式计算高维空间,避免显式映射带来的计算复杂度。 **常用核函数**: - 高斯核(RBF):$K(x, z) = \exp\left(-\frac{\|x - z\|^2}{2\sigma^2}\right)$ - 多项式核:$K(x, z) = (x^T z + c)^d$ **应用场景**:支持向量机(SVM)通过核技巧实现非线性分类[^2]。 ##### (3) **神经网络升维** - **原理**:多层感知机(MLP)通过隐藏层的非线性激活函数(如ReLU、Sigmoid)自动学习高维特征表达[^4]。 **模型示例**: $$h = \sigma(W_1 x + b_1)$$ $$f(x) = \text{sign}(W_2 h + b_2)$$ 其中$\sigma$为激活函数,$h$为隐藏层特征。 #### 3. **应用示例** ##### **感知机升维改进** 原始感知机无法解决异或(XOR)问题,但通过升维可使其线性可分: - **原始特征**:$(x_1, x_2)$ - **升维后特征**:$(x_1, x_2, x_1x_2)$ 此时异或数据在高维空间中可用超平面分割[^5]。 ##### **SVM核方法实现** ```python from sklearn.svm import SVC svm = SVC(kernel='rbf', gamma=0.1) svm.fit(X, y) ``` #### 4. **优势与限制** - **优势**: - 突破线性模型局限,解决复杂非线性问题[^3][^5]。 - 核方法避免“维度灾难”,保持计算效率[^2]。 - **限制**: - 显式升维可能导致特征维度爆炸(需正则化控制)。 - 核函数选择和参数调优依赖经验。 --- ###
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