高维空间中的正方体和Chernoff Bounds 本文将介绍高维空间中正方体的一些性质,以及一个非常常见也是非常有用的概率不等式——Chernoff Bounds. 考虑$d$维单位正方体$C=\{x|0\leq x_i\leq 1,i=1,\cdots,d\}$,其中心点为$(\frac{1}{2},\cdots,\frac{1}{2})$,体积为1.现在我们将其半径收缩到$1-\frac{c}{d}$,其体积为$(1-\frac{c}{d})^d\leq e^{-c}$,所以当$d$很大时

形如$f[i][j]=min{f[i][k]+f[k+1][j]}+w[i][j]$的方程中, $w[\;][\;]$如果同时满足: ①四边形不等式:$w[a][c]+w[b][d]\;\leq\;w[a][d]+w[b][c](a\;\leq\;b<c\;\leq\;d)$ ②区间包含关系单调:$w[i+1][j]\;\leq\;w[i][j]\;\leq\;w[i][j+1]$ 则$f[\;][\;]$也满足四边形不等式. 记使$f[i][j]$最小的$k$为$g[i][j]$,则$g[i]

#1223 : 不等式 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 给定n个关于X的不等式,问最多有多少个成立. 每个不等式为如下的形式之一: X < C X <= C X = C X > C X >= C 输入 第一行一个整数n. 以下n行,每行一个不等式. 数据范围: 1<=N<=50,0<=C<=1000 输出 一行一个整数,表示最多可以同时成立的不等式个数. 样例输入 4 X = 1 X = 2 X = 3 X &g

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3506 四边行不等式:http://baike.baidu.com/link?url=lHOFq_58V-Qpz_nTDz7pP9xCeHnd062vNwVT830z4_aQoZxsCcRtac6CLzbPYLNImi5QAjF2k9ydjqdFf7wlh29GJffeyG8rUh-Y1c3xWRi0AKFNKSrtj3ZY7mtdp9n5W7M6BBjoINA-DdplWWEPSK#1 dp[i][j]表示第

Description P教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京.他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中.P教授有编号为1...N的N件玩具,第i件玩具经过压缩后变成一维长度为Ci.为了方便整理,P教授要求在一个一维容器中的玩具编号是连续的.同时如果一个一维容器中有多个玩具,那么两件玩具之间要加入一个单位长度的填充物,形式地说如果将第i件玩具到第j个玩具放到一个容器中,那么容器的长度将为 x=j-i+Sigma(Ck) i<

(Carath\'eodory 不等式) 利用 Scharwz 引理及线性变换, 证明: 若函数 $f(z)$ 在圆 $|z|<R$ 内全纯, 在 $|z|\leq R$ 上连续, $M(r)$ 及 $A(r)$ 分别为 $|f(z)|$ 及 $\Re f(z)$ 在圆周 $|z|=r$ 上的最大值, 则当 $0<r<R$ 时, 有 $ M(r)\leq \frac{2r}{R-r}A(R)+\frac{R+r}{R-r}|f(0)|.$ 证明: (1) 当 $f(0)=0$ 时, 记

该来的总是要来的———————— 经典问题,石子合并. 对于 f[i][j]= min{f[i][k]+f[k+1][j]+w[i][j]} From 黑书 凸四边形不等式:w[a][c]+w[b][d]<=w[b][c]+w[a][d](a<b<c<d) 区间包含关系单调: w[b][c]<=w[a][d](a<b<c<d) 定理1:  如果w同时满足四边形不等式和决策单调性 ,则f也满足四边形不等式 定理2:  若f满足四边形不等式,则决策s满足 s[i

题意: 有一个长为L的木棍,木棍中间有n个切点.每次切割的费用为当前木棍的长度.求切割木棍的最小费用. 分析: d(i, j)表示切割第i个切点到第j个切点这段所需的最小费用.则有d(i, j) = min{d(i, k) + d(k, j)} + a[j] - a[i]; ( i < k < j ) 最后一项是第一刀的费用. 时间复杂度为O(n3) 最后还要注意一下输出格式中整数后面还要加一个句点. //#define LOCAL #include <iostream> #inc

#1223 : 不等式 Time Limit: 1 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://hihocoder.com/problemset/problem/1223 Description 给定n个关于X的不等式,问最多有多少个成立. 每个不等式为如下的形式之一: X < C X <= C X = C X > C X >= C Input 第一行一个整数n. 以下n行,每行一个不等式. 数据范围: 1<=N<=50,0<=C&l

#include<cstdio> #include<cstdlib> #include<cstring> #include<iostream> #include<algorithm> #include<queue> #include<cmath> using namespace std; #define Maxn 1010 #define INF 0xfffffff *Maxn],sum[*Maxn]; *Maxn][*M

詹森不等式: 证明:

基于对概率问题的抽象化,通过期望.方差.随机变量X及其概率,我们想要通过几个量推出另外几个量的特征,笼统的来说,极限定理起到的作用便在于此 切比雪夫不等式: 在证明切比雪夫不等式之前,我们先要完成对马尔可夫不等式的证明. 马尔可夫不等式: 证明: 这里可能有人会问,为什么X和a必须取非负值呢?这里只要是为了满足第一个∵那里的不等式. 切比雪夫不等式: 证明: 可以看到,切比雪夫带给我们最直观的意义就是,在知道随机变量X的期望和方差的同时,利用它可以导出概率的上界.

F - (例题)不等式放缩 Time Limit:1000MS     Memory Limit:10000KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice POJ 1190 Description 7月17日是Mr.W的生日,ACM-THU为此要制作一个体积为Nπ的M层生日蛋糕,每层都是一个圆柱体. 设从下往上数第i(1 <= i <= M)层蛋糕是半径为Ri, 高度为Hi的圆柱.当i < M时,要求Ri &

题意:给定一些点(xi,yi)(xj,yj)满足:i<j,xi<xj,yi>yj.用下面的连起来,使得所有边的长度最小? 思路:考虑用区间表示,f[i][j]表示将i到j的点连起来的最小代价. 那么f[i][j]=min(f[i][k]+f[k+1][j]+cost(i,j) cost(i,j)=a[k].y-a[j].y+a[k+1].x-a[i].x; 看起来和四边形不等式有关系,我们需要证明以下(a<b<c<d) cost(a,c)+cost(b,d)<=c

对不等式变形..然后就是维护一些数, 随便找个数据结构都能写吧....用double感觉会有精度误差, 分类讨论把<改成<=了很久后弃疗了, 自己写了个分数体....然后速度就被完爆了.. ------------------------------------------------------------------------------ #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #inc

Lawrence Problem Description T. E. Lawrence was a controversial figure during World War I. He was a British officer who served in the Arabian theater and led a group of Arab nationals in guerilla strikes against the Ottoman Empire. His primary target

运用三角不等式加速Kmeans聚类算法 引言:最近在刷<数据挖掘导论>,第九章, 9.5.1小节有提到,可以用三角不等式,减少不必要的距离计算,从而达到加速聚类算法的目的.这在超大数据量的情况下,尤为重要.但是书中并没有给出解释和证明.本文以k-means聚类算法为代表,讲解下怎么利用三角不等式减少计算过程. 三角不等式 任一三角形,两边之和大于第三边,两边之差小于第三边.可以从欧式距离扩展到多维欧几里得空间:设任意三个向量a,b,c.d(x,y)代表x,y在空间上的距离,则三角不等式满足:

在切诺夫界的证明中用到了Markov不等式,证明于此~顺便把Chebyshev不等式也写上了

我是在差分隐私下看到的,新解决方案的可用性肯定小于原有解决方案的可用性,也就是说信息的后续处理只会降低所拥有的信息量. 那么如果这么说的话为什么还要做特征工程呢,这是因为该不等式有一个巨大的前提就是数据处理方法无比的强大,比如很多的样本要分类,我们做特征提取后,SVM效果很好 ,但是如果用DNN之类的CNN.AuToEncoder,那么效果反而不如原来特征.这样就能理解了,DNN提取能力更强,那么原始就要有更多的信息,在新特征下无论怎么提取,信息就那么多. 信息量越多越好么?肯定不是,否则为什么

机器学习中的数学 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 原创文章,如需转载请保留出处 本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记 索引 微积分,梯度和Jensen不等式 Taylor展开及其应用 常见概率分布和推导 指数族分布 共轭分布 统计量 矩估计和最大似然估计 区间估计 Jacobi矩阵 矩阵乘法 矩阵分解RQ和SVD 对称矩阵 凸优化 微积分与梯度 常数e的计算过程 常见函数的导数 分部积分法及其应用 梯度 上升/下降最快方向 凸函数 Jensen不等式 自然常数