母函数学习

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母函数学习及例题讲解
a812116298的博客
07-17 1789
母函数学习及例题讲解 杭电2082 找单词 acm 算法 母函数，是组合数学中尤其是计数方面 的一个重要理论和工具，运用这种数学 方法往往对程序效率与速度有很大改进。（百度百科）       简而言之，母函数在组合数学中运用了十分巧妙的方法简化了问题，或者说找到了问题的等价映射，这个时候就要列出是谁发现了这么个玩意，因为学了下面的你会知道母函数是何等的有用与神奇。
[学习笔记]母函数
C202044zxy的博客
12-25 688
母函数的性质 1、定义 母函数是用于对应一个无穷序列的幂级数，一般来说母函数有形式： G(x)=g0+g1x+g2+x2+...=∑i=0∞gixiG(x)=g_0+g_1x+g_2+x^2+...=\sum_{i=0}^\infty g_ix^iG(x)=g0​+g1​x+g2​+x2+...=i=0∑∞​gi​xi=<g0,g1,g2......>=<g_0,g_1,g_2....
矩母函数（mgf）
HEHEE1029的博客
06-24 2023
矩母函数
算法学习 母函数
xuanweiace的博客
09-11 601
母函数又称生成函数。定义是给出序列:a0,a1,a2,.......ak,......,那么函数G(x)=a0+a1*x+a2*x2+......ak*xk称为序列a0,a1,a2,.......ak,......的母函数(即生成函数)。 例如：序列1,2,3.......n的生成函数为：G(x)=x+2x2+3x3+........nxn。点此链接:百度百科 特别的当序列为:1，1，1，1，...
母函数入门
知识分享
01-19 445
母函数入门 问题引入 假设我们当前有质量分别为 1g, 2g, 3g, 4g 的砝码各一个, 我们可以构造出多少种质量为7g的砝码方案? 基础解法 显然, 想要指定重量的砝码序列的构造, 对于每一个砝码, 我们都有使用或者不使用两种选择. 如果我们对每个砝码进行枚举的话, 则共需要枚举 242^4 种选择, 即这种解法的时间复杂度为O(2n)O(2^n). 代数解法
矩量母函数介绍
欢迎来到道的世界
01-24 6776
1 矩量母函数  矩量母函数又称矩母函数（Moment Generating Function）又称动差生成函数，是一种构造函数，其定义为： 随机变量XXX是连续型随机变量时，其矩量母函数为：MX(t)=E(etX)=∫−∞+∞etxf(x)dxM_X(t)=\mathrm{E}(e^{tX})=\int_{-\infty}^{+\infty}e^{tx}f(x)dxMX​(t)=E(etX)=∫−∞+∞​etxf(x)dx随机变量XXX是离散型随机变量时，其矩量母函数为：MX(t)=E(etX)=∑xi
母函数
bo-jwolf的专栏
05-22 1351
定义 [编辑] 母函数就是一列用来展示一串数字的挂衣架 — 赫伯特·维尔夫, [1] 普通母函数 [编辑] 普通母函数就是最常见的母函数。一般来说，序列的母函数是： 如果 是某个离散随机变量的概率质量函数，那么它的母函数被称为一个概率母函数。 多重下标的序列也可以有母函数。例如，序列 的母函数是 。 指数母函数 [编辑]
计算母函数的系数常用展开式
weixin_46191137的博客
11-28 569
计算母函数的系数常用展开式
随机数学学习笔记-矩母函数
m0_63625678的博客
11-03 215
矩母函数一阶矩为数学期望EX，方差为EX^2-(EX)^2。
母函数 背包 逆序数.zip_算法 母函数
09-21
在计算机科学和算法领域，母函数（Generating Function）是一种强大的工具，用于处理组合计数问题。母函数通过将序列的每一项表示为一个幂次的系数，形成一个多项式，以此来解决序列的性质和计算问题。这个压缩包包...
母函数性质及其应用.pdf
09-30
母函数的性质和应用广泛地应用于统计学、机器学习、计算机科学、工程学等领域。 一、母函数的定义 母函数是指一个随机变量或随机过程的概率分布函数，它是研究随机事件和随机过程的分布特性的一个数学工具。母函数...
递归的母函数推导实例PPT学习教案.pptx
10-05
《递归的母函数推导实例——以汉诺塔问题为例》 汉诺塔问题，一个经典的递归问题，展示了递归算法在解决复杂问题时的优雅与高效。该问题要求将N个不同大小的圆盘从柱子A移动到柱子C，但每次只能移动一个圆盘，并且...
springboot智能在线预约挂号系统【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
09-05
标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论，包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案，包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块，如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构，确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面，提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略，包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程，包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试，分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进，提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果，包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果，如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
基于机器学习方法的信用风险评估体系构建与实现
09-05
在金融行业中，对信用风险的判断是核心环节之一，其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法，尤其是Sklearn工具包，建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法，并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域，其基本理念是通过数据自动学习规律，而非依赖人工设定规则。在信贷分析中，该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律，进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn（Scikit-learn）是Python语言中广泛使用的机器学习模块，提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程，是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型，特别适用于二类问题。在信用评估中，该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值，从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法，适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中，该方法能够通过寻找最佳分割面，区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数，可应对复杂的非线性关系，提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前，需对原始数据进行清理与转换，包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分，常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰，增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn，可以将数据集划分为训练集和测试集，并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时，更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力，可采用集成策略，如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差，增强整体预测的稳定性与准确性。 综上，基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法，结合合理的数据处理与模型优化，实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中，需持续调整模型以适应市场变化，保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
09-05
橙色s（）_Orange's一个操作系统的实现(随书光盘).zip
perl-Hash-Flatten-1.19-26.el8.tar.gz
最新发布
09-05
# 适用操作系统：Centos8 #Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz #Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
jackson-dataformat-smile-2.20.0.jar中文-英文对照文档.zip
09-05
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
Source code for common plots in various languages_libraries_
09-05
Source code for common plots in various languages_libraries_ R (base, ggplot2, rCharts) Python (matplotlib, seaborn, ggplot, bokeh, vincent), MATLAB, and Julia (Gadfly).zip
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