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RSS订阅原创 算法设计与分析之概率算法习题
与蒙特卡洛算法不同的是，拉斯维加斯算法在找到一个解时一定是正确的，但它不能保证一定能在固定时间内找到解。拉斯维加斯算法是一种随机算法，它在找到一个满足条件的解时是正确的，但不能保证在固定时间内找到解。由于蒙特卡洛算法允许一定的错误概率，我们可以通过增加随机选择的次数来减少错误概率。6. 请为团问题（是否存在顶点数不少于k的团）设计一个错误概率低于0.25的蒙特卡洛算法，要求一次执行的耗时为O(n 2 )：每次路径选择的复杂度为 O(n)，因为每次选择路径都需要计算当前选择的路径长度，并访问每个城市一次。
2024-10-07 21:13:49
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原创 算法设计与分析之C++习题
构造一个自定义的字符串类类似于 C++ 标准库中的，需要支持字符串的动态分配、拷贝、拼接、访问字符等基本操作。我们可以从构造函数、析构函数、运算符重载、以及常见的字符串操作函数等方面来设计这个类。这个自定义的MyString类提供了基本的字符串操作功能，包括动态内存管理、字符串拼接、字符访问、以及支持移动语义。它与 C++ STL 中的类有类似的功能，但实际应用中已经过高度优化，所以在实际项目中我们一般会优先选择标准库中的。二参考C++ STL的vector类模板构造一个自定义的顺序表类模板。
2024-09-08 11:29:08
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原创 Dev-c++开发环境的选择和安装以及编译器设置
本文主要介绍如何使用Dev-C++开发C++应用，包括开发环境的选择和安装，编译器设置和devc++的使用方法。
2024-09-05 20:05:23
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原创 研究生论文参考文献格式解释
本文对不同的来源类型的参考文献结合示例进行格式说明，包括期刊文章、在线可用的期刊文章、图书、会议论文集、在线参考文献、学位论文和标准的基本格式。
2024-08-12 17:20:50
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原创 统计学习知识大全-算法篇（2）
感知机是神经网络的基础模型，尽管它只能处理线性可分的数据，但为更复杂的模型（如多层感知机和深度神经网络）奠定了基础。通过上述代码示例，你可以理解感知机的基本原理和实现方法。朴素贝叶斯算法因其简单高效，尤其在文本分类等高维数据场景中，广泛应用。尽管“朴素”假设特征独立，但实际应用中常取得良好效果。逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于二分类问题的统计模型。尽管名称中有“回归”一词，但逻辑回归主要用于分类任务。它通过拟合一个逻辑函数（sigmoid函数）来估计样本属于某一类别的概率。
2024-08-12 16:22:10
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原创 统计学习基本知识大全-理论篇（1）
分类问题：预测离散类别。评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。回归问题：预测连续数值。评价指标包括均方误差、均绝对误差、决定系数等。标注问题：为序列数据中的每个元素分配标签。评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等。根据具体任务和数据类型，选择合适的问题类型和算法进行建模和预测。
2024-08-08 13:47:59
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空空如也
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