Convex Time Limit: 10000/4000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1838    Accepted Submission(s): 552 Problem Description Your task is very simple. You will get the coordinates of n points in a plane. It…

第一次用霍尔定理做题..简单的来说,就是判断一张二分图上是否存在完美匹配,只需要证明对于 \(a\) 集合中的任意 \(k\) 个点来说,都与 \(b\) 集合中的 \(k\) 个点有边相连.如果不满足,那么最大匹配数就是两个集合中有连边的点数最大的差. 这道题目二分图匹配的解法是非常显然的,让 \(i\) 点和对面的 \(1 ->  l[i]\), \(r[i]  ->  m\) 点连边,判断是否存在完美匹配即可.但点数太多了,我们考虑使用霍尔定理来求解.如果我们固定右边选择的点为 \(1-…

BZOJ4009 权限题 真的不想再写一遍了 大佬blog 假设有果实$(x, y)$,询问$(a, b)$,用$st_i$表示$i$的$dfs$序,用$ed_i$表示所有$i$的子树搜完的$dfs$序,那么果实对询问产生贡献只会有两种情况: 1.这个果实表示的区间是一条链 不妨假设$dep_x < dep_y$,记$z$为$x$到$y$的树链上的从$x$向下走的第一个点,画个图可以发现$(a, b)$需要满足: $st_a \in [1, st_z - 1] \cup [ed_z + 1, n…

第三节课的内容.这节课上课到半截困了睡着了,看着大家都很积极请教认真听讲,感觉很惭愧.周末不能熬太晚.这个博客就记录一下醒着时候听到的内容. Motivation 目前的时代需要处理的数据量维度可能很高,比如1024*960分辨率的图片转化成向量维度就是100万左右.对于当代搜索引擎需要处理的数据更是如此,大数据时代已经来临. 而我们直到,对于普通的对比信息检索,时间复杂度为$O(n)$,当然,如果加上维度$D$,数据检索复杂度变成了$O(Dn)$,要知道这里的D很大,属于高纬度数据,甚至远大于…

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam…

在线性判别分析LDA原理总结中,我们对LDA降维的原理做了总结,这里我们就对scikit-learn中LDA的降维使用做一个总结. 1. 对scikit-learn中LDA类概述 在scikit-learn中, LDA类是sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis.那既可以用于分类又可以用于降维.当然,应用场景最多的还是降维.和PCA类似,LDA降维基本也不用调参,只需要指定降维到的维数即可. 2. LinearDiscrim…

本例构建一个管道来进行降维和预测的工作:先降维,接着通过支持向量分类器进行预测.本例将演示与在网格搜索过程进行单变量特征选择相比,怎样使用GrideSearchCV和管道来优化单一的CV跑无监督的PCA降维与NMF降维不同类别评估器. (原文:This example constructs a pipeline that does dimensionality reduction followed by prediction with a support vector classifier. I…

Given a list of points that form a polygon when joined sequentially, find if this polygon is convex (Convex polygon definition). Note: There are at least 3 and at most 10,000 points. Coordinates are in the range -10,000 to 10,000. You may assume the…

写在前面:本来这篇应该是上周四更新,但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程,就推迟更新了.本来想参考PRML来写,但是发现里面涉及到比较多的数学知识,写出来可能不好理解,我决定还是用最通俗的方法解释PCA,并举一个实例一步步计算,然后再进行数学推导,最后再介绍一些变种以及相应的程序.(数学推导及变种下次再写好了) 正文: 在数据处理中,经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况,如果拿到实际工程中去跑,效果不一定好.一是因为冗余的特征会带来一些噪音,影响计算的结果:二是因为无关的特征会加大计…

PCA(Principal Component Analysis)是一种常用的数据分析方法.PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示,可用于提取数据的主要特征分量,常用于高维数据的降维.网上关于PCA的文章有很多,但是大多数只描述了PCA的分析过程,而没有讲述其中的原理.这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理,帮助读者了解PCA的工作机制是什么. 当然我并不打算把文章写成纯数学文章,而是希望用直观和易懂的方式叙述PCA的数学原理,所以整个文章不会引入严格的数学推导.希望读者在…