有时候特征x和目标y不呈线性关系,线性模型y=wx+b不能很好地反映事物的规律或者无法对事物进行有效分类,因此此时我们需要使用非线性模型. (x=([x1,x2,...,xn])T,w=([w1,w2,...,wn])T) 比如说下图的分类问题,显然无论用什么样的直线都很难把圈圈和叉叉很好地分隔开来,但是用一个大圆圈却能很好地进行分隔. 这个大圆圈就是使用了非线性模型拟合的结果,以往线性模型中的分类超平面(这里是直线)变成了圆:−x12​−x22​+0.6=0. 可以看到,此时假设函数的特征不是

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要点 显然要滑动修改维护. 像通常的数列next关系一样建边(单调栈预处理),因为贪心所以是树,然后发现增删只会影响区间内的子(or父,看你连边方向行事)节点,于是使用dfs序建线段树. 为了正确地修改,会发现必须得用大数向小数连边.一是根据题意,一个大数会有好几个小数儿子但小数只会贪心选一个父亲:二是每当增加一个大数时,对每个子孙都会有一个贡献,正好我们用size数组搞定左右边界. 某些子孙已经被滑动窗口移除了,加进一个大数又给它加了1,不会影响吗?不影响答案,因为移除以后它是0,只会有一个父

我们在推导机器学习公式时,常常会用到各种各样的对数,但是奇怪的是--我们往往会忽略对数的底数是谁,不管是2,e,10等. 原因在于,lnx,log2x,log10x,之间是存在常数倍关系. 回顾学过的数学知识,换底公式如下: 则有 故我们不用纠结对数公式中底数究竟是谁,常数倍关系往往对最后结果不产生影响

当数据量很大的时候,分类任务通常使用[离散特征+LR]集成[连续特征+xgboost],如果把连续特征加入到LR.决策树中,容易造成overfit. 如果想用上连续型特征,使用集成学习集成多种算法是一种方法,但是一是过程复杂了一些,另外训练过程会非常耗时,在不损失很多特征信息的情况下,可以考虑将连续特征转换成离散特征加入到LR模型中. 转换特征分成两种情况: 第一种情况: 特征还未转化成训练数据所需要的向量格式,此时每个特征为单独的一列,需要对这些单独的列进行离散化分桶. 第二种情况: 所有特征

2.特征工程 2.1 数据集 2.1.1 可用数据集 Kaggle网址:https://www.kaggle.com/datasets UCI数据集网址: http://archive.ics.uci.edu/ml/ scikit-learn网址:http://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html#datasets 2.1.2 安装scikit-learn工具 pip3 install Scikit-learn==0.19.1 安装好之后可以通过

Data base: 长期存储在计算机内,有组织的,可共享的大量数据集合.基本特征:永久存储,可共享,有一定的物理和逻辑结构. Data base manage system(DBMS):用户和os之间的一层数据管理软件. 1.提供数据操纵语言DML对数据库增删改查 2.数据库的建立和维护 3.提供数据控制功能:在数据库建立,运行和维护时,DBMS管理数据的安全性,完整性,并发控制和故障的系统恢复,(也就是数据库的事务管理和运行管理) 4.与其它软件系统通信 Data base system(D

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传送门 题意:对于任意一个正整数 n≤100000,如何求出{1, 2,..., n} 的满足若 x 在该子集中,则 2x 和 3x 不能在该子集中的子集的个数(只需输出对 1,000,000,001 取模的结果) 好巧妙的转化啊: 构造一个矩阵,把限制关系转化成矩阵的相邻元素不能同时选 1 3  9  27… 2 6 18 54… 4 12 36 108… 然后愉♂悦的状压DP就可以啦 注意每一个既不被$2$又不被$3$整除的数都可以作为矩阵的第一个元素,还有矩阵不一定填满 #include

最近开发微信小程序,在写样式表的时候发现用PX的效果不太理想,而官方文档用rpx来做响应式布局单位,就仔细研究了下,在此做个小总结: 这里先引用官方定义的尺寸单位‘rpx’:可以根据屏幕宽度进行自适应.规定屏幕宽为750rpx.如在 iPhone6 上,屏幕宽度为375px,共有750个物理像素,则750rpx = 375px = 750物理像素,1rpx = 0.5px = 1物理像素. 看不懂?没关系,我们接着往下看.... 日常开发中,我们常用rem.em来做响应式布局的像素单位,他们都是

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