1. 推薦算法簡介 0x1:關於推薦的幾個小故事 在開始討論抽象具體的算法和公式之前,筆者希望先通過幾個小故事,來幫助讀者朋友建立一個對推薦算法的感性理解。同時我們也可以更好地體會到在現實復雜世界中,推薦是一項非常復雜的事情,現在的最新的推薦算法可能只模擬了其中30%不到的程度。 1. ...
NOIP回來就一直想着學平衡樹。。。平衡樹寫久了調不出來真的會頭腦發熱.jpg 大概只寫了幾道題。。。 fhqtreap是不需要旋轉的平衡樹,僅使用分裂合並,一樣可以保持平衡樹的性質,並且可以非常簡單地處理區間問題。 fhqtreap的核心有兩段代碼,split 分裂 和merge 合並 split x, l, r, k ,表示把原x的子樹以第k小數為界限,權值 lt 第k小數的數分在左子樹,根 ...
2017-11-27 21:40 1 2974 推薦指數:
1. 推薦算法簡介 0x1:關於推薦的幾個小故事 在開始討論抽象具體的算法和公式之前,筆者希望先通過幾個小故事,來幫助讀者朋友建立一個對推薦算法的感性理解。同時我們也可以更好地體會到在現實復雜世界中,推薦是一項非常復雜的事情,現在的最新的推薦算法可能只模擬了其中30%不到的程度。 1. ...
蝙蝠算法初探 function [best,fmin,N_iter]=bat_algorithm() n=20; % Population size, typically 10 to 40 蝙蝠個體數 N_gen=1000; % Number of generations 迭代 ...
這個問題的算法就是PageRank。毫不誇張的說,是PageRank算法成就了Google今天的地位。 1 ...
EM算法淺析,我准備寫一個系列的文章: EM算法淺析(一)-問題引出 EM算法淺析(二)-算法初探 一、EM算法簡介 在EM算法之一--問題引出中我們介紹了硬幣的問題,給出了模型的目標函數,提到了這種含隱變量的極大似然估計要用EM算法解決,繼而羅列了EM算法的簡單過程,當然最后 ...
1.以G71列車為例,首先對車次站台進行占位編碼(從1開始到最后一站遞加) 對以上占位簡單描述以下:G71總共18個站點那么我們的單個座位的座位標識可以用十八位長度的二進制 ...
圖論,顧名思義就是有圖有論。 圖:由點“Vertex”和邊“Edge ”組成,且圖分為有向圖和無向圖(本文討論有向圖),之前做畢業設計的時候研究“多譜流形聚類算法”的時候有研究“Graph”。高維數據的聚類就涉及到Graph Cut算法,想象數據為歐式空間 ...
整體二分好喵喵~長得很像決策單調性的分治優化,它能夠幫助你不用寫各種樹套主席樹就能很輕易地求出第k小數233333(大霧 首先確定一個決策區間solve(l, r, L, R)表示編號在L~ ...
1. 聚類簡介 0x1:聚類是什么? 聚類是一種運用廣泛的探索性數據分析技術,人們對數據產生的第一直覺往往是通過對數據進行有意義的分組,通過對對象進行分組,使相似的對象歸為一類,不相似的對象歸為不同類。 0x2:聚類的悖論 在研究聚類算法原理以及應用聚類算法的時候,我們自己首先要明白,聚類 ...