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今日已更新 26 篇代码解决方案

  • 1：POJ 3744 Scout YYF I

    <em>概率</em>$dp$，矩阵优化。

    https://www.u72.net/daima/2xsu.html - 2024-09-01 12:39:24 - 代码库
  • 2：杭电dp题集，附链接

    Robberies 点击打开链接背包;第一次做的时候把<em>概率</em>当做背包(放大100000倍化为整数):在此范围内最多能抢多少钱  最脑残的是把总的<em>概率</em>以为是抢N家银行

    https://www.u72.net/daima/r09f.html - 2024-07-12 05:14:18 - 代码库
  • 3：UVA 10471 Gift Exchanging

    题意：就5种盒子，给出每个盒子个数，盒子总数，每个人选择这个盒子的<em>概率</em>。

    https://www.u72.net/daima/4mzc.html - 2024-07-22 19:50:30 - 代码库
  • 4：关于全局变量

    1.全局变量越多，引入错误的<em>概率</em>越高。2.全局变量与全局函数越多，发生命名冲突<em>概率</em>越高。3.函数过分依赖全局变量，会大幅度降低代码的可测试性与可维护性。

    https://www.u72.net/daima/4znu.html - 2024-07-21 22:00:35 - 代码库
  • 5：poj 5001 Walk &&2014 ACM/ICPC Asia Regional Anshan Online 1005(dp)

    pid=5001思路：dp计算出途径每个点的总<em>概率</em>，1-x即为所求解。dp题，先介绍下dp[i][j]为第j步走在第i个点的<em>概率</em>，那么d

    https://www.u72.net/daima/41bc.html - 2024-07-22 10:55:12 - 代码库
  • 6：机器学习浅析之最优解问题

    <em>概率</em>论是机器学习基础，为了更好的理解机器学习中的一些算法，而每个机器学习问题的背后，都有一个求最优解的问题。这里用最浅显的语言描述<em>概率</em>论的基础知识

    https://www.u72.net/daima/6mx6.html - 2024-07-24 22:27:16 - 代码库
  • 7：KL 散度，相对熵

    找了一些文章，感觉这篇是最好的，转载自：最好的解释链接KL散度常用于衡量两个<em>概率</em>分布之间的距离。根据香农定理，对一个<em>概率</em>分布 P(X) 进行最优编码方案编

    https://www.u72.net/daima/9nr5.html - 2024-07-27 02:05:52 - 代码库
  • 8：皮尔森相似度计算举例(R语言)

    整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算，顺带学习了下R语言的简单使用，也复习了<em>概率</em>统计知识。

    https://www.u72.net/daima/8557.html - 2024-07-26 18:54:31 - 代码库
  • 9：朴素贝叶斯

    朴素贝叶斯的基本思想：对于给出的待分类项，在给出待分类项的条件下求出各个类别出现的<em>概率</em>，哪个类别的<em>概率</em>大，该分类项就属于该类别算法描述：(1) 设样本x=

    https://www.u72.net/daima/na8hh.html - 2024-09-19 10:44:03 - 代码库
  • 10：hdu5036 Explosion 传递闭包

    大哲哥的讲课内容根据期望的线性性，得到总期望为各个点被轰的<em>概率</em>（不会证，好像是这样吧）传递闭包解决出每个点的祖先（能到达它的点）就能算<em>概率</em>了bitset能

    https://www.u72.net/daima/nn0f7.html - 2024-09-20 16:21:41 - 代码库
  • 11：《统计推断（Statistical Inference）》读书笔记——第4章 统计分布族

    　　数据分析工作中最常和多维随机变量打交道，第四章介绍了多维随机变量的基本知识，其中核心概念是条件分布和条件<em>概率</em>。条件分布和条件<em>概率</em>可以抽象出条

    https://www.u72.net/daima/nvhfu.html - 2024-10-28 08:54:02 - 代码库
  • 12：古德-图灵估计

    主要的思想是把非零的n元语法的<em>概率</em>降低匀给一些低<em>概率</em>n元语法，以修改最大似然估

    https://www.u72.net/daima/nrdx6.html - 2024-08-09 02:36:26 - 代码库
  • 13：1_基本概念

    <em>概率</em>(probability)旧称幾率，又称或然率、机会率或几率、可能性，是数学<em>概率</em>论的基本概念，是一个在0到1之间的实数，是对随机事件发生之可能性的度量。

    https://www.u72.net/daima/nfr5u.html - 2024-10-06 23:21:39 - 代码库
  • 14：UESTC 1015 Lweb and pepper --前，后缀最值

    题意： n种食物，每种含花椒的<em>概率</em>为Pi，现在已经选择了[L,R]这个区间（下标）的食物，要再选一个，使总的食物只有一种含花椒的<em>概率</em>最大，问选哪个最好，相同的选下标小

    https://www.u72.net/daima/nb7af.html - 2024-08-06 13:55:05 - 代码库
  • 15：POJ 2057 - The Lost House

    Pa是房子在A子树上的<em>概率</em>，Pb是房子在B子树上的<em>概率</em>。先走A子树寻找房子的期望是：【在A子树上找到房子的路程】*Pa+（【没有在A子

    https://www.u72.net/daima/nfb5x.html - 2024-10-06 14:25:02 - 代码库
  • 16：朴素贝叶斯法

    极大似然估计：    先验<em>概率</em>的贝叶斯估计是： 朴素贝叶斯法

    https://www.u72.net/daima/vew4.html - 2024-08-24 17:27:48 - 代码库
  • 17：HDU2955Robberies（DP）

    pid=2955题目是说一小偷偷东西，第i个物品的价值是M[i]，被抓的<em>概率</em>是p[i]，现在要使得在被抓的<em>概率</em>在P以下时的所能

    https://www.u72.net/daima/nvv5.html - 2024-07-03 21:33:19 - 代码库
  • 18：机器学习笔记——贝叶斯学习

    <em>概率</em>  理解<em>概率</em>最简单的方式就是把它们想像成韦恩图中的元素。首先你有一个包括所有可能输出(例如一个实验的)的全集，现在你对其中的一些子集感兴趣，即一

    https://www.u72.net/daima/rze.html - 2024-07-02 10:29:34 - 代码库
  • 19：codeforces#253 D - Andrey and Problem里的数学知识

    这道题是这样的，给主人公一堆事件的成功<em>概率</em>，他只想恰好成功一件。于是，问题来了，他要选择哪些事件去做，才能使他的想法实现的<em>概率</em>最大。我的第一个想法是

    https://www.u72.net/daima/bwdv.html - 2024-07-09 01:56:26 - 代码库
  • 20：logistic原理与实践

    逻辑回归模型是一种将影响<em>概率</em>的不同因素结合在一起的指数模型，得到的是0~1之间的<em>概率</em>分布.自变量范围是，值域范围限制在0~1之间.在搜索广告、信息处理和

    https://www.u72.net/daima/b2e1.html - 2024-08-16 05:20:51 - 代码库