Naive Bayes 的学习与分类
朴素贝叶斯法的思想很简单,就是根据某些个先验概率计算 Y 变量属于某个类别的后验概率,它实际上学习到生成数据的机制,因此属于生成模型。
继续踏上旅途,在没有你的春天……
朴素贝叶斯法的思想很简单,就是根据某些个先验概率计算 Y 变量属于某个类别的后验概率,它实际上学习到生成数据的机制,因此属于生成模型。
呐~ 千千或许是这个世上最幸运的人啦~
如果 ACM 也是如此该多好呢~
题目说有一条长度为 $n \times k$ 的链,其中每隔 $k$ 个就有一个餐厅,共有 $n$ 个餐厅。
然后主人公可以每次走 $l$ 的距离,且已知初始状态距离最近的餐厅有 $a$ 的距离,走完第一个 $l$ 后距离最近的餐厅有 $b$ 的距离。
问在所有满足要求的 $l$ 中,走完一个循环(回到起点,可能会转多个圈)最少与最多需要多少步。
依旧是你熟悉的那样,依旧如此~
不同的,是你看不到的,用心去感受吧~
给出初始的队列以及一些 $u_i$, $v_i$,代表如果 $u_i$ 恰好位于 $v_i$ 之前的话两者可以进行交换,问队列中最后一个元素最多可以前进多少位。
大家都玩过一种叫作开心消消乐的游戏。
规则很简单:刚开始有一列不同颜色的方块,每次可以消掉相邻的、颜色相同的若干个($k$ 个),并获得 $k^2$ 分。现在给出一个游戏的起始局面,问最多能获得多少分?