8 Tactics to Combat Imbalanced Classes in Your Machine Learning Dataset by Jason Brownlee on August 19, 2015 in Machine Learning Process Has this happened to you? You are working on your dataset. You create a classification model and get 90% accuracy…

(缺少一些公式的图或者效果图,评论区有惊喜) (个人学习这篇论文时进行的翻译[谷歌翻译,你懂的],如有侵权等,请告知) Multiagent Bidirectionally-Coordinated Nets Emergence of Human-level Coordination in Learning to Play StarCraft Combat Games 多主体双向协调网络 在学习玩星际争霸游戏时出现人类协调 摘要 现实世界的人工智能(AI)应用通常需要多个agent协同工作.人工智…

题目链接:http://www.spoj.com/problems/COT3/ Alice and Bob are playing a game on a tree of n nodes.Each node is either black or white initially. They take turns to do the following operation:Choose a white node v from the current tree;Color all white node…

发售年份 1977 平台 VCS 开发商 雅达利(Atari) 类型 射击 https://www.youtube.com/watch?v=2LxPEdUZOkE…

题目链接 \(Description\) 给定一棵\(n\)个点的树,每个点是黑色或白色.两个人轮流操作,每次可以选一个白色的点,将它到根节点路径上的所有点染黑.不能操作的人输,求先手是否能赢.如果能,输出第一步选择哪些节点能赢. \(n\leq10^5\). \(Solution\) Orz huzecong. 对于叶子节点,如果能染色,\(SG(x)=1\),否则\(=0\). 考虑从下往上算每棵子树的\(SG\)值.设\(SG(x)\)表示\(x\)子树的\(SG\)值,\(g(x)\)表…

首先如果最大匹配不足$n$个那么显然每条边都不可能在匹配为$n$的方案中. 对于一条边$(u,v)$,如果它可能在最大匹配中,有两种情况: $1.(u,v)$是当前方案的匹配边. $2.$可以沿着$(u,v)$进行增广,那么在残余网络中$u$在$v$在一个环中,即属于同一个强连通分量. 因为源点不存在出边,因此只需加入汇点再求SCC即可. 时间复杂度$O(n^3)$. #include<cstdio> const int N=1505,M=N*N; int n,m,T,i,j,b[N],f[N…

/* 考虑直接使用暴力来算的话 SG[i]表示以i为根的子树的SG值, 然后考虑枚举删除那个子树节点, 然后求拆成的树的sg异或值, 求mex即可 复杂度三次方 然后考虑尝试 整体来做 发现对于每次子树的合并, 每棵子树种的sg值相当是异或了其他的所有子树 而这个东西显然是可以用 线段树合并来维护的 最后找出所有sg不为0的点即可 */ #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cstring> #include<…

Introduction In the past two years, more and more friends for mobile web development have used the transformjs. I will introduce it in order to allow more people to benefit, improve programming efficiency, and enjoy the programming fun. (of course, t…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

Linear regerssion 线性回归 回归: stock market forecast f(过去10年股票起伏的资料) = 明天道琼指数点数 self driving car f(获取的道路图像)= 方向盘角度 recommendation f(使用者A 商品B)= 购买商品可能性 预测妙蛙种子 cp值 combat power f( xs ) =cp after evolution xs xhp xw xh 找model 定义 function set step 1: model y…