百度百科:∑ 在数学中,我们把它作为求和符号使用. 大写Σ用于数学上的总和符号,比如:∑Pi,其中i=1,2,...,T,即为求P1 + P2 + ... + PT的和.小写σ用于统计学上的标准差.西里尔字母的С及拉丁字母的S都是由Sigma演变而成. 也指求和,这种写法表示的就是∑j=1+2+3+…+n.   百度百科有很多例子,可供参考.      

莫比乌斯带,又被译作:莫比斯环,梅比斯環或麦比乌斯带.是一种拓扑学结构,它只有一个面(表面),和一个边界.即它的正反两面在同一个曲面上,左右两个边在同一条曲线上.看它的名字很洋气,听它的特征很玄乎,实际上实现起来很容易,就是将一个纸条拧一下,然后粘起两头,所生成的带.公元1858年,德国数学家莫比乌斯(Mobius,1790-1868)发现:把一根纸条扭转180°后,两头再粘接起来做成的纸带圈,具有魔术般的性质.普通纸带具有两个面(即双侧曲面),一个正面,一个反面,两个面可以涂成不同的颜色:而这

https://vjudge.net/contest/66989#problem/C #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<string> #include<algorithm> #include<cmath> #define lson (i<<1) #define rson (i<<1|1) typedef long lo

Reading comprehension Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 1270    Accepted Submission(s): 512 Problem Description Read the program below carefully then answer the question.#pragma co

Sigma function is an interesting function in Number Theory. It is denoted by the Greek letter Sigma (σ). This function actually denotes the sum of all divisors of a number. For example σ(24) = 1+2+3+4+6+8+12+24=60. Sigma of small numbers is easy to f

svm小结 1.超平面 两种颜色的点分别代表两个类别,红颜色的线表示一个可行的超平面.在进行分类的时候,我们将数据点  x 代入  f(x)  中,如果得到的结果小于 0 ,则赋予其类别 -1 ,如果大于 0 则赋予类别 1 .如果  f(x)=0 ,则很难办了,分到哪一类都不是.事实上,对于  f(x)  的绝对值很小的情况,我们都很难处理,因为细微的变动(比如超平面稍微转一个小角度)就有可能导致结果类别的改变.理想情况下,我们希望  f(x)  的值都是很大的正数或者很小的负数,这样我们就能

问题: 一副扑克牌,除去大小王后共52张牌,随机从中抽八张牌,问八张牌的和最有可能是多少? 分析: 这52张牌,其实就是数字 1 2 3 ...13, 每个数字出现4次.随机抽出8个数,问组成的和最有可能是多少? 很快想到了2种方法: 1.根据 大数定理 ,多次模拟抽牌,求和,看和的分布情况 2.在所有的C(52,8)种情况中,求出所有89(12-100)种情况和的组合数 解法1: 首先生成一副扑克牌,放入list中,每次随机取出一张牌后,list remove该元素,代码如下: package

Python 完全可以满足数学建模的需要. Python 是数学建模的最佳选择之一,而且在其它工作中也无所不能. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数学建模新手入门 『Python 数学建模 @ Youcans』 系列 是专门为学习数学建模.准备数模竞赛的小白准备的系列教程. [Python数学建模-01.新手必读] 主要讨论小白刚刚接触数学建模的几个困惑: 学习数学建模难不难?应该怎么学? 学习数学建模选择什么计算机语言最好?我要学 Matlab

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据

课程文本分类project SVM算法入门 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息

转自:http://blog.csdn.net/yangliuy/article/details/7316496SVM入门(一)至(三)Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅. (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法

转载自http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887,写的很好,虽然那人也是转了别人的做了整理(最原始文章来自http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html,分了太多篇,读起来不太方便). =============================================== 一)SVM的背景简介 支持向量机(Support Vector Mac

(一)SVM的背景简单介绍 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,依据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别随意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力[14]

SVM入门(一)至(三)Refresh 按:之前的文章重新汇编一下,修改了一些错误和不当的说法,一起复习,然后继续SVM之旅. (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本

(一)SVM背景资料简介 支持向量机(Support Vector Machine)这是Cortes和Vapnik至1995首次提出,样本.非线性及高维模式识别中表现出很多特有的优势,并可以推广应用到函数拟合等其它机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的.依据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别随意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力[14](或称泛化能力

转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/archive/2009/02/13/254519.html 作者:Jasper 出自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/ (一)SVM的八股简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10].支持向量机方法是

Preface 一边打一边写作文打的像shit,T2失智严重特判错了233 Orz Div1 Rank2的foreverlastnig聚聚,顺便说一句显然Luogu的比赛质量比以往显著提高了啊 以下题目按难度顺序排序 P5587 打字练习 送分模拟题,注意行首退格的问题以及一个坑点:范文中也有退格 #include<cstdio> #include<iostream> #include<string> #define RI register int #define CI

SVM的文章可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 有写的最好的文章来自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html 这里面貌似也有一些机器学习文章:http://leftnoteasy.cnblogs.com/ 下面这个系列 Jasper's Java Jacal 里面的SVM真的讲的好.已经把每一篇都下载了,目录: /Users/baidu/Documents/

一篇很全很强大的linq to sql 总结 来源:http://blog.csdn.net/pan_junbiao/article/details/7015633 目录(?)[-] LINQ to SQL语句1之Where Where操作 简单形式 关系条件形式 First形式 LINQ to SQL语句2之SelectDistinct 简单用法 匿名类型形式 条件形式 指定类型形式 筛选形式 shaped形式整形类型 嵌套类型形式 本地方法调用形式LocalMethodCall Distin

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学 数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要