提升方法的基本思路 在概率近似正确(probably approximately correct,PAC)学习的框架中, 一个概念(一个类),如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的: 一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,学习的正确率仅比随机猜测略好,那么就称这个概念是弱可学习的. Schapire后来证明强可学习与弱可学习是等价的,也就是说,在PAC学习的框架下, 一个概念是强可学习的充分必要条件是这个概念是弱可学习的.   对于分类问

假设我的朋友账号分别是v{1,2,3,4,5},且这五人想要共享一个目录,因此应该加入同一个群组,假设这个群组为vbird,且这五个账号的密码均为password.那该如何建置这五个账号?#!/bin/bash groupadd vbird for username in v1 v2 v3 v4 v5 do useradd -G vbird $username echo "password" | passwd --stdin $username done 这五人的共享目录建至于/hom

意甲冠军:给定一个有向图有m单向边缘.免费推断是否两点起来(a可以b要么b可以a或最多彼此),该请求 弱联通重量. 算法: 缩点求强连通分量.然后又一次建图.推断新图是否是一条单链,即不能分叉,假设分叉了就会存在不可达的情况. 怎么推断是否是单链呢? 就是每次入度为0的点都仅仅有一个,即每次队列里仅仅有一个点. (    o(╯□╰)o.... .好像已经是第二次用pair记录原图的点对,然后存pair的vector忘记清空导致wa来wa去! ) #include<cstdio> #inclu

一.加载数据(正样本.负样本特征) def loadSimpData(): #样本特征 datMat = matrix([[ 1. , 2.1, 0.3], [ 2. , 1.1, 0.4], [ 1.3, 1. , 1.2], [ 1. , 1. , 1.1], [ 2. , 1. , 1.3], [ 7. , 2. , 0.35]]) #正负样本标志 classLabels = [1.0, 1.0, 1.0, -1.0, -1.0, -1.0] return datMat,classLabe

Going from u to v or from v to u? Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 17089   Accepted: 4590 Description In order to make their sons brave, Jiajia and Wind take them to a big cave. The cave has n rooms, and one-way corridors

题目描述:为了让他们的儿子变得更勇敢些,Jiajia和Wind将他们带到一个大洞穴中.洞穴中有n个房间,有一些单向的通道连接某些房间.每次,Wind选择两个房间x和y,要求他们的一个儿子从一个房间走到另一个房间,这个儿子可以从x走到y,也可以从y走到x.Wind保证她布置的任务是可以完成的,但她确实不知道如何判断一个任务是否可以完成.为了使Wind下达任务更容易些,Jiajia决定找这样的一个洞穴,每对房间(设为x和y)都是相通(可以从x走到y,或者可以从y走到x)的.给定一个洞穴,你能告诉Ji

在本视图中,每一个连接到数据库实例中的 session都拥有一条记录.包括用户 session及后台进程如 DBWR, LGWR, arcchiver等等. V$SESSION中的常用列 V$SESSION是基础信息视图,用于找寻用户 SID或 SADDR.不过,它也有一些列会动态的变化,可用于检查用户.如例: SQL_HASH_VALUE, SQL_ADDRESS:这两列用于鉴别默认被 session执行的 SQL语句.如果为 null或 0,那就说明这个 session没有执行任何 SQL语

在本视图中,每一个连接到数据库实例中的 session都拥有一条记录.包括用户 session及后台进程如 DBWR, LGWR, arcchiver等等. V$SESSION中的常用列 V$SESSION是基础信息视图,用于找寻用户 SID或 SADDR.不过,它也有一些列会动态的变化,可用于检查用户.如例: SQL_HASH_VALUE, SQL_ADDRESS:这两列用于鉴别默认被 session执行的 SQL语句.如果为 null或 0,那就说明这个 session没有执行任何 SQL语

一般来说集成学习可以分为三大类: 用于减少方差的bagging 用于减少偏差的boosting 用于提升预测结果的stacking 一.Bagging(1996) 1.随机森林(1996) RF = bagging + random-combination C&RT (1)RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起,不考虑计算代价,通常树越多越好. RF中使用CART没有经过剪枝操作,一般会有比较大的偏差(variance),结合Bagging的平均效果可以降低CART的偏

题目链接: poj2762 题意: 给出一幅单向图.问这张图是否满足   随意两点ab 都能 从a到达b 或  从b到达a 题解思路: 推断一幅图是否满足弱连通 首先想到的是将图中的 强连通分量(能互相到达的顶点集)  进行缩点 然后再依据原有边 又一次建图 假设缩点后的图是一条单链(回路,通路都能够)   则一定满足弱连通 推断是否是一条单链 能够依据建图过程中得到 入度 出度 数组进行推断 某点的入度 或 出度假设大于1则一定不是单链 另外单链仅仅能有一条  不能有多个点入度=0 代码: #

在本视图中,每一个连接到数据库实例中的 session都拥有一条记录.包括用户 session及后台进程如 DBWR, LGWR, arcchiver等等. V$SESSION中的常用列 V$SESSION是基础信息视图,用于找寻用户 SID或 SADDR.不过,它也有一些列会动态的变化,可用于检查用户.如例: SQL_HASH_VALUE, SQL_ADDRESS:这两列用于鉴别默认被 session执行的 SQL语句.如果为 null或 0,那就说明这个 session没有执行任何 SQL语

题目链接: http://poj.org/problem?id=2762 Going from u to v or from v to u? Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 14546   Accepted: 3837 Description In order to make their sons brave, Jiajia and Wind take them to a big cave. The cav

v$process 本视图包含当前系统oracle运行的所有进程信息.常被用于将oracle或服务进程的操作系统进程ID与数据库session之间建立联系.在某些情况下非常有用: 1 如果数据库瓶颈是系统资源(如:cpu,内存),并且占用资源最多的用户总是停留在某几个服务进程,那么进行如下诸项: 找出资源进程 找出它们的session,你必须将进程与会话联系起来. 找出为什么session占用了如此多的资源 2 SQL跟踪文件名是基于服务进程的操作系统进程ID.要找出session的跟踪文件,你

Going from u to v or from v to u? Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 15755   Accepted: 4172 Description In order to make their sons brave, Jiajia and Wind take them to a big cave. The cave has n rooms, and one-way corridors

id=2762">http://poj.org/problem?id=2762 Going from u to v or from v to u? Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 14573   Accepted: 3849 Description In order to make their sons brave, Jiajia and Wind take them to a big cave. T

v$database: 视图结构: SQL> desc v$database; Name                                      Null?    Type ----------------------------------------- -------- ------------------------------------------------------------------------- DBID                         

判断图是否单连通,先用强连通分图处理,再拓扑排序,需注意: 符合要求的不一定是链拓扑排序列结果唯一,即在队列中的元素始终只有一个 #include<cstdio> #include<iostream> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<map> #include<queue> #in

     Going from u to v or from v to u? Time Limit: 2000MS   Memory Limit: 65536K       Description In order to make their sons brave, Jiajia and Wind take them to a big cave. The cave has n rooms, and one-way corridors connecting some rooms. Each tim

SQL> select username,user,segtype,segfile#,segblk#,extents,segrfno# from v$sort_usage; SEGFILE#代表的是绝对文件号(AFN),对应x$kcctf表中的TFAFN(temp file absolute file number). SQL> select indx,tfnum,tfafn,tfcsz from x$kcctf; TFCSZ 是创建临时文件的块数 查看临时文件的绝对文件号 select tf

在之前的决策树到集成学习里我们说了决策树和集成学习的基本概念(用了adaboost昨晚集成学习的例子),其后我们分别学习了决策树分类原理和adaboost原理和实现, 上两篇我们学习了cart(决策分类树),决策分类树也是决策树的一种,也是很强大的分类器,但是cart的深度太深,我们可以指定cart的深度使得cart变成强一点的弱分类器. 在决策树到集成学习我们提到,单棵复杂的决策树可以达到100%,而简单的集成学习只能有85%的正确率,下面我们尝试用强一点的弱分类器来看下集成学习的效果有没有提

这道题要判断一张有向图是否是单连通图,即图中是否任意两点u和v都存在u到v或v到u的路径. 方法是,找出图中所有强连通分量,强连通分量上的点肯定也是满足单连通性的,然后对强连通分量进行缩点,缩点后就变成DAG. 现在问题就变成,如何判断DAG是否是单连通图——用拓扑排序——如果拓扑排序过程中出现1个以上入度为0的点那就不是单连通图,因为有2个入度0的点,那这两个点肯定都无法到达对方. 另外,注意题目没说给的图是连通的!.. #include<cstdio> #include<cstrin