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

https://www.cs.utah.edu/~jeffp/teaching/cs5955/L3-Chern-Hoeff.pdf [大数据-通过随机过程降维 ] When dealing with modern big data sets, a very common theme is reducing the set through a random process. These generally work by making “many simple estimates” of the

VC定理的证明 本文讨论VC理论的证明,其主要内容就是证明VC理论的两个定理,所以内容非常的枯燥,但对于充实一下自己的理论知识也是有帮助的.另外,VC理论属于比较难也比较抽象的知识,所以我总结的这些证明难免会有一些错误,希望各位能够帮我指出. (一)简单版本的VC理论. 给定一个集合系统$(U,\mathcal{S})$,VC理论可以解决以下问题.对于一个在$U$上的分布$P$,那么至少需要选择多少个样本(根据分布$P$选择),才能使对每个$S\in\mathcal{S}$,用样本估计出来的值以

学习理论——VC维的定义以及一些例子 本文主要介绍一些学习理论上的东西.首先,我们得明确,从训练集上学习出来的分类器的最终目标是用于预测未知的样本,那么我们在训练的时候该用多少的样本才能使产生的分类器的效果尽可能的好呢?这些就是VC-理论要解决的问题.在介绍这个理论之前,我们得先介绍一个比较抽象的概念——VC维.这个指标是用与衡量假设空间的复杂程度.为了能更好的理解VC维,本文还会举一些例子来加深理解. (一)由一个例子引出的动机 为了更好的说明为什么我们要定义这个VC维,我们先来看一个例子.假

目录 概括 Sparse PCA Formulation 非常普遍的问题 Optimality Conditions Eigenvalue Bounds 算法 代码 概括 这篇论文,不像以往的那些论文,构造优化问题,然后再求解这个问题(一般都是凸化).而是,直接选择某些特征,自然,不是瞎选的,论文给了一些理论支撑.但是,说实话,对于这个算法,我不敢苟同,我觉得好麻烦的. Sparse PCA Formulation 非常普遍的问题 Optimality Conditions 这一小节,论文给出了

hash表冲突的解决方法一般有两个方向: 一个是倾向于空间换时间,使用向量加链表可以最大程度的在节省空间的前提下解决冲突. 另外一个倾向于时间换空间,下面是关于这种思路的一种合适表长度的证明过程: 这种思路的主要做法是当位置冲突时使用随后的位置保存数据,但是毫无策略的直接使用随后的位置会造成大量的冲突,于是产生了平方位递增的方法,同时使用双方向交替的递增冲突位. 大家都知道表长度一般选取素数会比较好,那什么样的素数会比较好呢 素数除了2之外,都可以表示为4k+1和4k+3,就是对素数取模,模余要

- frame 是一个以**父视图**为坐标系的位置- bounds 是一个以**自身**为坐标系的位置- 如果改变了bounds 那么会影响子控件的显示位置

设$G$是$60$阶的单群,我们来证明他同构于$A_5$,一个比较直观地思路是考虑群表示$\phi:G\to S(\Sigma)$,由同态基本定理得到$$G/{\rm Ker}\phi \simeq \phi(G)\leq S(\Sigma)$$ 注意$G$的单性以及${\rm Ker}\phi\triangleleft G$,只要$\phi$不是总把$G$中的元素映成恒等变换就一定有${\rm Ker}\phi={1}$,即$G\leq S(\Sigma)$,自然的希望$|\Sigma|=5$

本地Sqlplus 连一远程数据库,出现 ORA-12638: 身份证明检索失败,pl/sql developer 也是同样的问题,tnsping 是没有问题的. 找到本地的sqlnet.ora文件,注释掉 SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES= (NTS), 或者把nts 替换为none 即可. 注:SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES 表示oracle将采用何种验证方式, nts表示采用本地操作系统认证 none表示将采用口令文件方式认证 当然

摘要: 标量Kalman滤波的过程分析和证明及C实现,希望能够帮助入门的小白,同时得到各位高手的指教.并不涉及其他Kalman滤波方法. 本文主要参考自<A Introduction to the Kalman> (需要的同学可以自行百度,也可以找到中文版的) 注:递归思想,高斯分布独立性的应用,数据融合的应用 一,什么是Kalman 滤波(已经了解的同学可以跳过这里) 卡尔曼在博士期间发表了用递归方法解决离散数据线性滤波 问题的论文(关于Kalman 滤波的真正第一人还是有待探讨的,有兴趣的

SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明 最近很多人讨论in和exists哪个效率高,今天就自己测试一下 我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据) 环境:SQLSERVER2005   Windows7 我的测试条件:两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段,查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO(卡号)在CT_FuelingData表中存在的记录 前提:某些人可能在SQL语句中有多个in,或者多个exists,这些情况很难测试效率的,因

Rect 表示一个2D矩形区域 Bounds 表示一个3D的方块区域 http://www.cnblogs.com/crazylights/p/3977348.html

以下用大O表示节点,ABC表示三个集合. 仅分析左子树的情况,因为对称,右子树的情况一样. 插入节点前 O /     \ O        A   /    \ B       C 插入节点后: O /     \ O        A   /    \ B       C / O 此时造成了最高节点的不平衡,说明了B+2 - A = 2;另外可以知道B = C,考虑B<C,那么在插入节点前最高点就已经不平衡了,考虑B > C,那么最高的左子树就已经不平衡了,而不应该考虑最高点.所以此时可以

self.view.frame.size.width在导航栏titleView计算frame时会出现宽度不准确的情况,布局出现问题,[UIScreen mainScreen].bounds.size.width则不会

 Bugly:  Trapped uncaught exception 'NSRangeException', reason: 'NSMutableRLEArray objectAtIndex:effectiveRange:: Out of bounds'(0   CoreFoundation                      0x0000000116162e65 __exceptionPreprocess + 1651   libobjc.A.dylib                

现在app上传到appStore的时候,项目中如果出现加密,状态栏是:缺少合规证明. 解决的方法是在Info.plist文件中添加:ITSAppUsesNonExemptEncryption 设置为NO 如下图:

bounds坐标:自己定义的坐标系统,setbound指明了本视图左上角在该坐标系统中的坐标,   默认值(0,0) frame坐标:  子视图左上角在父视图坐标系统(bounds坐标系统)中的坐标,默认值(0,0) 子视图实际位置＝父视图实际位置-父视图bounds坐标+子视图frame坐标 一.bounds 只影响“子视图”相对屏幕的位置,修改时不会影响自身相对屏幕的位置 1.父视图bounds坐标为(0,0)时 - (void)viewDidLoad { [super viewDidLoa

介绍 这是本人毕业设计的项目,一直想将其整理成文,可一不小心4年就过去了(这个时间又可以读个大学了).现在给自己定一个目标,一个月时间里将项目的所有关键点都整理出来.不然真怕一眨眼又一个4年过去了,而代码依然躺在硬盘里. 项目取名MathAssist,使用vs2008.分成四个子项目: MathAssistLibrary    提供一个接口,以便实现用dll拓展的插件机制 SuperCalculator 实现任意大数计算的插件 命令证明            实现简单逻辑命题证明的插件 Math

本地ssms是 安装Sqlserver 2008 r2 自带的 远端的server是sqlserver2014 可以连接,可以执行查询语句.但是,不能使用ssms生成对象的脚本.推测ssms 2008的内置命令与sqlserver2014不兼容. 错误: 1, TITLE: Microsoft SQL Server Management Studio ------------------------------ Index was outside the bounds of the array.