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给出了n个整数变量和m个约束的整数线性规划( ILP )优化，并实现了求解正则问题的分枝定界树。
树需要多少个层次(树的高度)才能达到全整数最优解？该算法需要多少分支才能达到全整数最优解？
浏览 1提问于2014-02-24得票数 0
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是否有可能通过贪婪算法而不是动态规划(如Huffman算法)来构造最优二叉树(OBST)？如果是这样的话，为什么在建造OBST时首选DP？
浏览 3提问于2013-04-04得票数 0
如果最小生成树是贪婪的，为什么Kruskal的算法会找到它呢？最小生成树不是一个全局优化问题吗？贪婪的意义不是在于你有可能找不到最优的解决方案吗？那么，Kruskal如何在贪婪的情况下找到最小生成树呢？
浏览 2提问于2016-12-10得票数 5
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从下面的代码中，我得到了最优的mtry数。这是什么东西？如何找到分配给随机林算法的最优树数，从而提高算法的精度。
如有任何意见，敬请见谅！提前谢谢。
浏览 0提问于2019-05-29得票数 0
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K近邻和决策树的特征选择
、、、
我必须选择两个特征，所以决定把这些特征相提并论，看看我是否能够洞察到最好的特征来训练我的算法。我考虑使用的算法有:K近邻算法和决策树算法。我对机器学习非常陌生，我选择这两种算法只是因为我遇到了它们。f1到f9与f1到f9的特征矩阵决策树决策边界我有几个问题：当我看特性时，应该首先考虑线性数据分离。然后用一种可以处理非线性分离特征点的算法</em
浏览 0提问于2016-11-06得票数 4
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我正在topcoder.com舞台上练习一个1000点的算法问题。你在一家电力公司工作，在一个相当大的公寓里停电，那里有很多愤怒的房客。更糟糕的是，下水道被布置成一棵树，树根位于下水道网络的入口处。这意味着，为了从一个变压器到下一个变压器，将有许多回溯通过长期和幽闭恐惧症的管道，因为没有捷径之间的连接。
浏览 0提问于2016-01-15得票数 3
根据的说法，当图是树时，Hu的算法是最优的。对于一般单位长度的边缘DAG，它会失败吗？在这种情况下它不是最优的原因是什么？有这样的失败的例子吗？
浏览 3提问于2019-09-17得票数 0
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在博弈搜索树中，有许多算法可以得到最优解，如极小极大算法。我开始学习如何用极小极大算法来解决这个问题，算法清晰。但我对树本身感到困惑，在像tic tac toe这样的游戏中节点数量不是很大，但在其他像国际象棋这样的游戏中有很多节点。我认为这需要很大的内存空间。那么，有没有什么算法可以同时评估和构建树呢？
浏览 2提问于2010-10-23得票数 3
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在给定一组密钥和所选密钥的相关概率的情况下，有许多查找的算法。以这种方式生成的二进制搜索树将具有查找这些元素的最低期望时间。但是，对于其他度量，这种二进位搜索树可能不是最优的。例如，如果试图查找不包含在树中的键，查找时间可能非常长，因为为了优化某些元素的查找，树可能是不平衡的。
我目前感兴趣的是如何从一组键构建二进制搜索树，目标是尽可能减少查找具有特定价值的后继所需的时间。也就是说，我希望树的构造方式是，给定一些随机密钥k，我可以尽可能有效地找到k的继
浏览 2提问于2011-12-28得票数 0
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我目前正在使用决策树(使用Scikit学习DecisionTreeRegressor)来拟合回归树。我面临的问题是，使用与6个月前相同的数据的算法，在输出(即。最优分裂点)。
浏览 13提问于2022-03-25得票数 0
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使用FlannBasedMatcher在OpenCV中，我得到了不同的结果，用相同的参数调用匹配器。有人能告诉我我做错了什么吗？每次循环的结果输出应该是相同的，但它们不是。 std::min(train_descriptors.rows, 2));
cv::Mat query_descriptors_origi
浏览 7提问于2014-05-01得票数 4
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正如维基百科中所述，有多种遍历树形数据结构的算法。但其中一些算法是其他算法的一种组合，比如双向搜索，它几乎对其他图而不是树有用。但是对于一棵树，我们几乎不知道树的末端，我们只能从树根或它的子代开始。现在我的问题是，当我们不能访问整个数据结构(能够索引它们，如文件目录)时，基本上什么是最优化的遍历树的方式？
浏览 3提问于2017-08-06得票数 2
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我试图弄清楚，如果A*必须是最优的，那么为什么在A*树搜索中使用的启发式方法需要是可接受的。通过树搜索，我的意思是没有由算法维护的探索集。
在这样做的时候，我遇到了一个问题: A*对负边权重有效吗？
浏览 3提问于2011-02-25得票数 1
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我正在做我的研究，并坚持一个问题：
我有一个最小生成树(prim算法)，现在我的树中的一个节点被删除了，我想知道是否有一种方法可以重新组织我的树，使最优性仍然保持不变？
浏览 0提问于2011-03-18得票数 3
我已经训练了一个随机森林模型，并且使用了一致的random_state值。在我的培训、测试和验证数据集(所有数据都在.98左右)中，我也获得了很好的准确性。虽然少数类仅占数据集的10%。model = RandomForestClassifier(n_jobs=-1, oob_score=True, random_state=310, n_estimators=300)考虑到训练、验证和测试数据集的良好精度分数，random_state是否会影响我的模型的泛化？
浏览 1提问于2019-03-08得票数 1
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我最初想要一种算法来找到两个python字符串之间最长的子串。基于对线性运行时的在线共识，最佳运行时的一般答案是“构造后缀树”。然而，网上没有任何关于这方面的例子，这并不奇怪，因为后缀树被认为是令人难以置信的复杂和不直观的构造。另外，如果find_longest_match()的算法不是最优的，有谁知道在哪里可以找到如何实现线性最大
浏览 2提问于2013-07-07得票数 0
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我想使用DT算法进行一些预测/分类任务。然而，如果我不想通过网格搜索方法来确定最优参数，我如何先验地决定参数的值(例如树深度和要分割的最小样本)？
浏览 0提问于2016-10-13得票数 0
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