在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...在纯自回归的情况下，如果没有额外的外生变量，滞后目标值是提供良好预测的唯一有价值的信息。 这里采用了三种递归和直接方法。首先，使用过去长达168小时的所有延迟(full)。...最后只考虑在训练数据上选择的有意义的滞后（filtered）来拟合我们的模型。 可以看到最直接方法是最准确的。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
在项目的第一部分中，我们必须要投入时间来理解业务需求并进行充分的探索性分析。建立一个原始模型。可以有助于理解数据，采用适当的验证策略，或为引入奇特的想法提供数据的支持。...在这篇文章中，我们展示了特征选择在减少预测推理时间方面的有效性，同时避免了性能的显着下降。tspiral 是一个 Python 包，它提供了各种预测技术。...在纯自回归的情况下，如果没有额外的外生变量，滞后目标值是提供良好预测的唯一有价值的信息。 这里采用了三种递归和直接方法。首先，使用过去长达168小时的所有延迟(full)。...最后只考虑在训练数据上选择的有意义的滞后（filtered）来拟合我们的模型 可以看到最直接方法是最准确的。...而full的方法比dummy的和filter的方法性能更好，在递归的方法中，full和filtered的结果几乎相同。
深入理解装饰器模式：在保持灵活性的同时扩展对象功能摘要： 装饰器模式是一种结构型设计模式，它允许我们通过将对象包装在装饰器对象中来动态地添加新功能。...本文将介绍装饰器模式的概念、实现方式以及在实际应用中的使用场景和优势。------引言在软件开发中，我们经常会遇到需要在不改变现有代码结构的情况下，动态地添加新功能的需求。...装饰器（Decorator）： 实现了组件接口，并在内部维护一个被装饰对象的引用。装饰器对象可以通过在调用被装饰对象之前或之后添加新的行为，来扩展其功能。...使用装饰器模式装饰器模式在以下情况下特别有用：当需要在不影响现有代码的情况下，动态地添加新功能或修改对象的行为时。当有多个独立的功能扩展，而不希望将它们合并到一个类中时。...通过将对象包装在装饰器对象中，我们可以逐层地添加新的功能，而不改变原始对象的接口和行为。装饰器模式提供了一种可维护、可扩展且易于理解的方式来修改对象的行为，同时保持代码的灵活性和可复用性。
题目 给定两个字符串s1, s2，找到使两个字符串相等所需删除字符的ASCII值的最小和。...示例 1: 输入: s1 = "sea", s2 = "eat" 输出: 231 解释: 在 "sea" 中删除 "s" 并将 "s" 的值(115)加入总和。...在 "eat" 中删除 "t" 并将 116 加入总和。 结束时，两个字符串相等，115 + 116 = 231 就是符合条件的最小和。...在 "leet" 中删除 "e" 将 101[e] 加入总和。 结束时，两个字符串都等于 "let"，结果即为 100+101+101+101 = 403 。...所有字符串中的字符ASCII值在[97, 122]之间。
思路：用两对前驱和后继节点，分别比较当前节点的前驱和后继以及最小值界定啊的前驱和后继。 遍历完整个链表，删除最小值节点即可。
如下图，红色的边是最小生成树上的边，蓝色边为非最小生成树上的边，或者说是被排除的边。 最小生成树和次最小生成树的权重的差异一定是一对边的差异，这一对边中的一条在t上，一条在t1上。...原理很简单，在树上的非边上的任意两点间连一条线，都将会出现经过这两点的环。 添加完毕，需从环上删除一条边，只有这样，方能重新变成树。删除策略，把环上除了新添加边之外权重最大的边删除。...2.3 编码中的难点 求解次最小生成树，需要先求解最小生成树，这个简单，使用prim或者kruskal算法便可。摆在面前的主要问题是，在添加一条边后所构建成的环上，如果找到权重最大的边，并删除它。...严格次最小生成树 如果添加的边的权重和环上最大边的权重相同，这时删除最大边的权重和没有删除是没有区别的，或者说，这时得到的次最小生成树并不是严格前意义上的次最小生成树，得到的次最小生成树有可能和最小生成树是一样...记录树上任意两点间的路径上的最大边权重值时，同时也记录第二大权重值。则dp二维数组需改成三维数组。
随后，我们进行了同时优化相关性和多样性的多目标离线实验。我们使用覆盖率、偶然性和邻域距离等常用指标来衡量多样性，而为了相关性，我们选择了召回等排名指标。...Sessions 论文链接: https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3477495.3531880 论文机构: 俄克拉荷马大学、厦大 论文分类: (搜索)多样性 论文总结: 在保持排序结果相关性的同时提升排序的多样性对于增强以人为中心的搜索系统至关重要...，同时保持搜索结果页面相关水平。...然后，我们在最先进的基于 VAE 的推荐系统中调制用户偏好的潜在嵌入，以沿目标维度多样化，同时在正交维度上保持主题相关性。...我们的实验表明，与最大边际相关性 (MMR) 的非目标和目标变化相比，我们的基于目标多样化 VAE 的协同过滤 (TDVAE-CF) 方法在一系列多样化水平上更好地保留了内容与用户偏好的相关性；TD-VAE-CF
POJ 1797 Heavy Transportation（最大生成树-Prim） 最大生成树，方法模仿最小生成树，每次选最大边进行操作，即可。...GYM 100712 F.Travelling Salesman（最小生成树-Kruskal） 裸题，求最小生成树的最大边权，先用prim或者Kruskal求一遍最小生成树，选边时记录一下最后一条选的边即可...思路是先求一个最小生成树（见上图），对于一条边来说，如果他减少产生的效果最好，那么S的花费都应该花费在一条边上，我们可以从最小的Si开使枚举，如果第i条边在树上，就可以直接计算，如果不在树上，必然构成一个环...HDU 1863 畅通工程（最小生成树-Kruskal） 裸的最小生成树的题目 HDU 1875 畅通工程再续（最小生成树-Kruskal） 这个题目，是说两个岛的距离不能少于10米，...这个题先求任意两岛的欧氏距离，符合条件建边。然后最小生成树，裸题。
的扩展）通过将每个节点与特定距离内的节点连接构造邻域图，以保持非线性流形的整体结构 局部线性嵌入（ LLE ） 这些方法都在小型网络上提供良好性能，但其时间复杂度至少为二次，故无法在大规模网络上运行...两个node同时出现在一个序列中的频率越高，两个node的相似度越高。然后构建一个神经网络，神经网络的输入是node，输出是其他node与输入的node同时出现的概率。...同时出现的概率越高，两个node的相似度越高。为了保持相似度一致，得到目标函数 Walklets 不要游走，跳过！...它通过最小化它们的表示之间的欧几里德距离来进一步保持相邻节点之间的接近度 具有多层非线性函数，从而能够捕获到高度非线性的网络结构。然后使用一阶和二阶邻近关系来保持网络结构。...优化目标是共同最小化两种类型链路的损失。
大边界的直观理解 支持向量机的大边界，指的是划分类以后，中间空出的距离。 在实际划分类的时候，使用h函数，当thetaX大于等于0，即可判定该数据为正样本1。...大边界分类背后的数学 向量内积 uT * v = u1*v1+u2*v2 = (u1^2+u2^2)*exp(1/2) * p。其中，p为v向量在u向量上的投影，可以为负。...在支持向量机的目标函数中，当C过大，而要求式子为最小化时候，认为前项值则为0，则可以将目标函数简化为如下形式，这时候只要求theta最小。...那么这时候对于目标函数的要求是，让theta代表的范数（或者成为theta的长度）最小。 ? 其实，在之前的讨论中，当thetaT * X >=1，输出的h函数值为1，且目标函数为最小（为0）。...支持向量机的原理，就是寻找使得p更大的theta方向，同时theta的值（范数）足够小。 ? 核函数1 考虑如下的二分类问题，需要一个更好的模型，才能够更正确的分类。而x的特征之间组合形式多种多样。
这个例子表现出，拥有更大边际的决策边界在分类中的泛化误差更小，这一点可以由结构风险最小化定律来证明（SRM）。如果边际小，则任何轻微扰动都会对决策边界的分类产生很大的影响。...边际 的距离计算：在两条过支持向量的超平面上的两个点 和 ，且两点 和 之间的连线平行于 ，则： 要最大化间隔 ，就要求解 的最小值。...极值问题可以相互转化，可以把求解 的最小值转化为求解以下函数的最小值： 之所以要在模长上加上平方，是因为模长的本质是一个距离，所以它是一个带根号的存在，对它取平方，是为了消除根号。...所以第二步执行 的命令，求解函数整体的最小值，就永远不能让 取到正无穷，即是说永远不让 的状况出现，从而实现了求解最小值的同时让约束条件被满足。...虽然把异常的黑色点 分类正确了，但同时也分错了一系列黄色的点。所以必须在求解最大边际的损失函数中加上一个惩罚项，用来惩罚具有巨大松弛系数的决策超平面。
简介 由于各种姿势，照明和遮挡，在不受限制的环境中进行人脸检测和对齐具有挑战性。 最近的研究表明，深度学习方法可以在这两项任务上取得令人印象深刻的性能。...在本文中，我们提出了一个深层级联的多任务框架，该框架利用它们之间的固有关联性来提高其性能。...我们的方法在具有挑战性的FDDB和WIDER FACE基准用于面部检测，以及AFLW基准用于面部对准方面，具有比最新技术更高的准确性，同时保持了实时性能。...最终Pnet输出的也是（num_left_after_Rnet, 16），根据bbox的坐标再去原图截出图片输入到Onet，同样也是根据最大边长的正方形截取方法，避免形变和保留更多细节。...学习目标被表述为一个回归问题，我们对每个样本使用欧几里得损失: image.png 3)人脸关键点定位: 最小化欧式距离损失函数 image.png 常见问题 Q1：您使用什么数据库？
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一开始连题目都没看都就乱写 以为是要输出最短路径 然后还理解了很久 所要输出的距离 所走路径的最小边 当有直达的边时，如果比其他路线的最大边要小，那就是这个直达边...如果比其他路线的最大边要大，那就输出其他路线的最大边的最小边 说起来好像很绕。。...自己的理解能力还是太差了 #include #include #include using namespace std; double d[201...若需要拆分的路径，则选择当前路径最长的那一段 } double min(double a, double b) { if (a>b) return b; else return a; } double
同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。...最大边缘超平面（Maximal Margin Hyperplane） ：分离超平面可以有很多个，怎么找最好的那个呢，SVM的作法是找一个“最中间”的。...换句话说，就是这个平面要尽量和两边保持距离，以留足余量，减小泛化误差，保证稳健性。或者用中国人的话讲叫做“执中”。以江河为国界的时候，就是以航道中心线为界，这个就是最大边缘超平面的体现。...但要使用参数来权衡两端，一个是要保持最大边缘的分离，另一个要使这种破例不能太离谱。这种参数就是对错误分类的惩罚程度C。...在参数C方面，它可以看作是 Lasso算法中的lambda的倒数，C越大模型越偏向于拟合过度，反之则拟合不足。实际问题中怎么选呢？用人类最古老的办法，试错。
对于逻辑回归，在目标函数中有两项： 第一个是训练样本的代价 第二个是正则化项 大边界的直观解释 下面是支持向量机的代价函数模型。...：基于训练集D在样本空间上找到一个划分的超平面 上面红色的线是最好的。...所产生的分类结果是最鲁棒的，最稳定的，泛化能力是最好的。 划分超平面的的线性描述： W称之为法向量（看做是列向量），决定平面的方向；b是位移项，决定了超平面和原点之间的距离。...空间中任意一点x到超平面(w,b)的距离是： 在+区域的点满足y=+1： 在−区域的点满足y=−1： 综合上面的两个式子有： 支持向量 距离超平面最近的几个点（带上圆圈的几个点）称之为支持向量support...vector，这个点到超平面到距离称之为间隔margin 刚好在决策边界上的点（下图中带上圆圈的点）满足上式中的等号成立： 间距margin 求解间距margin就是求解向量(x+−x−)在法向量上的投影
经过多年的发展与实际应用，SVM一直被认为是效果最好的现成可用的分类算法之一，同时也是机器学习中最为经典的算法之一。...定义 支持向量机的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的分类器（包括线性和非线性），这类分类器的特点就是它们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。...换一种说法就是我们要找到最胖的那条线 ?...那么我们要找到的线就要满足下面两个条件：找到合适的线，可以把圈圈叉叉分开的线，计算每条线与点的距离，找到点与线的最小的距离，比较所有的线与点的最小距离，找到最大的值就是最合适的线。 ?...那么我们要找到的线就要满足下面两个条件：找到合适的线，可以把圈圈叉叉分开的线，计算每条线与点的距离，找到点与线的最小的距离，比较所有的线与点的最小距离，找到最大的值就是最合适的线。
什么是归纳偏置 在训练机器学习任务时候，会有一些假设，比如：KNN中假设特征空间中相邻的样本倾向于属于同一类；SVM中假设好的分类器应该最大化类别边界距离；等等。但是真实世界是没有这些假设的。...最小交叉验证误差：当试图在假说中做选择时，挑选那个具有最低交叉验证误差的假说，虽然交叉验证看起来可能无关偏置，但天下没有免费的午餐理论显示交叉验证已是偏置的。...最大边界：当要在两个类别间画一道分界线时，试图去最大化边界的宽度。这是用于支持向量机的偏置。这个假设是不同的类别是由宽界线来区分。...最小描述长度（Minimum description length）：当构成一个假设时，试图去最小化其假设的描述长度。假设越简单，越可能为真的。见奥卡姆剃刀。...最少特征数（Minimum features）：除非有充分的证据显示一个特征是有效用的，否则它应当被删除。这是特征选择（feature selection）算法背后所使用的假设。
HDU 4081 Qin Shi Huang's National Road System（次小生成树-Kruskal） 博主的方法很好，但是有疑问，为什么不能将最多人口的两城市的距离设置为0，在进行...POJ 3026 Borg Maze（bfs+最小生成树-Prim） 这个题，是说有一个像史莱姆一样的的怪物，会向四个方向分裂，求分裂的最小次数，也就是说重复的路只算一次，那么我一开始想到的最短路就不对了...，因为重复的路径不算，那么也就是说是找的一颗最小生成树，那么需要找到任意两点的距离，但是我看他们只用了一遍BFS，然后搜了搜题解，发现自己看错了，确实是N2遍。...POJ 1789 Truck History（最小生成树-Prim） 最小生成树变形，每个字符串不一样的字符数是距离，然后求最小生成树，字符串判等，暴利即可。...POJ 2485 Highways（最小生成树-Prim） 一遍最小生成树，然后标记最大边输出即可。
解决方案：要想提高KNN文本分类的准确率，首先要解决的是距离度量的问题，于是我们就要用到距离度量算法，其中的大边界最近邻算法(Large Margin Nearest Neighbor, LMNN)是一类专门改进...大边界最近邻算法（LMNN）是用于度量学习的统计机器学习算法。它学习了为k近邻分类设计的伪测量，是以监督方式学习该全局（伪）度量的算法，以提高k最近邻规则的分类准确性。...而余弦相似度和欧式距离度量相比较，更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度。...该算法和 LMNN 算法类似，也需要训练集的 K 近邻先验知识同样以 Kp表示，它根据余弦夹角的性质，即任意夹角的余弦值不可能大于 1，这一条件来构造非等价性约束，然后，在最优化表达式中，通过最小化近邻同类标签样本的余弦距离来构造等价性条件...Neighbor for DistanceMetric Learning：PFLMNN（无参数大边界最近邻）是一种新的度量学习算法，不同于LMMN将目标邻居拉到一起，同时将冒名顶替者推开，我们的方法只考虑将冒名顶替者推出邻居的行为
解决方案：要想提高KNN文本分类的准确率，首先要解决的是距离度量的问题，于是我们就要用到距离度量算法，其中的大边界最近邻算法(Large Margin Nearest Neighbor, LMNN)是一类专门改进...而余弦相似度和欧式距离度量相比较，更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度。...该算法和 LMNN 算法类似，也需要训练集的 K 近邻先验知识同样以 Kp表示，它根据余弦夹角的性质，即任意夹角的余弦值不可能大于 1，这一条件来构造非等价性约束，然后，在最优化表达式中，通过最小化近邻同类标签样本的余弦距离来构造等价性条件...具体算法流程如下:首先，定义余弦距离度量,在训练集 D中任意两点 ,i j x x 间的余弦距离度量表达式： ?...，不同于LMMN将目标邻居拉到一起，同时将冒名顶替者推开，我们的方法只考虑将冒名顶替者推出邻居的行为。
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