原创 [Google]find a,b,c such that a+b+c
Question: Suppose you have a million integer numbers. Return all possible values of a,b and c such that a+b+c<=d. d w
2020-07-03 02:28:53
原创 （PAT）1004.Counting Leaves (30)
核心是個廣度優先算法，利用C++的知識可以寫的更簡潔一點，爲了聯繫C，故用數組代替，自己模擬一下隊列以及記錄當前層次以及下一層。 #include<stdio.h> #include<string.h> int n,m; int leve
2020-07-03 02:28:53
原创 DataMing Papers:
因爲這篇文章引用的資料暫時還沒閱讀，因此沒有看出這篇文章的高明之處，目前只能把文章的算法簡單介紹一下，文章的精髓和意義等看了其他文章之後再來修改。 需要繼續看的文章：<Improved boosting algorithms using
2020-07-03 02:28:53
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原创 (PAT)1009. Product of Polynomials (25)
#include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<map> #include<utility> #include<algorithm> #include<ioman
2020-07-03 02:28:53
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原创 (PAT)1003. Emergency (25)
#include<stdio.h> #include<string.h> #define INF 1<<10 int n,m,so,ta; int cities[500+10][500+10]; int teams[500+10]; in
2020-07-03 02:28:53
原创 (PAT)1008.Elevator
#include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; int main() { int n;
2020-07-03 02:28:53
原创 （PAT）1005. Spell It Right (20)
#include<iostream> #include<string> #include <sstream> using namespace std; int main() { string eng[10]={"zero","on
2020-07-03 02:28:53
原创 Weka學習 :ADTree
ADTree中主要有兩種節點，一種是PreditionNode,一種是SplitNode。weka實現中就對應定義了這兩個數據結構。 public class PredictionNode { double value; Fas
2020-07-03 02:28:53
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原创 Weka 學習 Apriori 附一 AprioriTID算法
如果看了《Fast Algorithms for Mining Association Rules in Large Databases》，會發現對於 findLargeItemSets 來說，有兩種算法。第一種就是Weka
2020-07-03 02:28:53
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原创 Weka學習 Apriori算法附二 if(m_car)
看完源碼，發現weka作者並沒有完全實現參考論文二（<< Intergrating Classification and Association Rule Mining>>）中所闡述的算法。只是實現了一部分，即CBA-RG （C
2020-07-03 02:28:53
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原创 Weka 學習 ID3
ID3算法相對簡單，weka的實現也容易理解。首先介紹一下大致算法。算法概述如下。 1.選擇一種度量（ID3選擇的是信息增益），計算每個屬性對於該度量的值。 2.根據結果選擇一個屬性進行分支。 3.如果每個分支全部屬於一個類或者已經沒有
2020-07-03 02:28:53
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原创 Weka學習：LMT--ResidualModelSelection & ResidualSplit
學習LMT源代碼之前，要先看幾個類，包括ResidualModelSelection ，ResidualSplit，LMTNode,,LogisticBase,SimpleLinearRegression，這裏先介紹ResidualMo
2020-07-03 02:28:53
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原创 Weka學習：LMT--LMT && LMTNode
LMT,沒有什麼需要講的，入口函數是public void buildClassifier(Instances data)。裏面都是一些初始化，最重要的就是 m_tree = new LMTNode(...); m_tree.buildC
2020-02-21 15:36:21
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原创 Weka 學習:J48(C4.5)
Before writing:To improve my english,I will write my blog in English. Section 1: J48 J48 is a class to implement C4.5
2020-02-21 15:36:21
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原创 (PAT)1007. Maximum Subsequence Sum
#include<iostream> #include<string> #include<vector> #include<algorithm> using namespace std; int main() { int n;
2020-02-21 15:36:21