原创 ML_3_深度神經網絡

一直都覺得神經網絡是神經網絡是一個很淺顯的東西,無需過多解釋。如果想解釋,網上也有很多好的課程,推薦李宏毅老師的公開課,講的挺精彩的。 手寫數字辨識 網絡結構: 一個比較簡單的網絡,在家沒有條件,用CPUCPUCPU運行的也挺快

原创 ML_1_線性迴歸

假設y=wTx+b+ϵy=w^Tx+b+\epsilony=wTx+b+ϵ,其中ϵ∼N(0,σ2)\epsilon\sim N(0, \sigma^2)ϵ∼N(0,σ2),也就是說y∣x∼N(wTx+b,σ2)y|x\sim N(

原创 ML_2_邏輯迴歸

證明同線性迴歸。 假設p=σ(wTx+b)p=\sigma(w^Tx+b)p=σ(wTx+b),並且假設:{P(y=1∣x)=aP(y=0∣x)=1−a\begin{cases}P(y=1|x)&=&a\\[2ex]P(y=0|x

原创 卡爾曼濾波

在一些場景中,我們可以認爲這一時刻的狀態依賴於上一時刻的轉態,即: xt=F∗xt−1+ϵtx_t=F*x_{t - 1}+\epsilon_txt​=F∗xt−1​+ϵt​ 其中,ϵt\epsilon_tϵt​爲誤差項,ϵ∼N(

原创 樹狀數組

樹狀數組1   一般用來幹什麼: 一般2用來能【單點修改、區間查詢】,一道例題。   我們考慮最簡單的思路,那就是用一個數組記錄,然後forforfor循環查詢。但是這樣的時間複雜度是多少呢?O(n2)!!!!O(n^2)!!

原创 SfN_Short_Course_SpectralAnalysis 閱讀摘要

The Basics of Signal Processing 所有的神經信號都屬於尖峯信號(Spiking)(Spiking)(Spiking)和局部場電位信號(LFP)(LFP)(LFP)。 LFPLFPLFP是一個連續的過

原创 2018CCPC吉林賽區

A. The Fool 一個結論:[i,n/ni][i,n/\frac ni][i,n/in​]任意一個⌊ni⌋\lfloor\frac ni\rfloor⌊in​⌋都相等。那麼這樣時間複雜度變爲O(log(n))O(log(n)

原创 e-KMP & AC自動機 & Manacher

e−KMPe-KMPe−KMP   昨天,我們講解了KMPKMPKMP,我們回顧下KMPKMPKMP是幹什麼的?   KMPKMPKMP是快速求解目標串和模式串的匹配,其中next[i]next[i]next[i]是x[i−n

原创 Lotte2014_EEGClassficationTutorial——閱讀摘要

To cite this version A Tutorial on EEG Signal Processing Techniques for Mental State Recognition in Brain-Computer

原创 Yangetal2018_DecodingMood

表徵情緒的信號不只是分佈在單個區域,所以需要從多個區域獲取信號。但是這樣信號就變得sparsitysparsitysparsity了。 使用noninvasive EEGnoninvasive\ EEGnoninvasive EE

原创 數據結構複習

第七章 查找表是同一類型的數據元素構成的集合。動態查找表能夠查詢、插入、刪除。靜態查找表則不能。 關鍵字是數據元素某個數據項的值。主關鍵字能夠唯一標識一個記錄,次關鍵字識別若干記錄。當數據只有一個數據項時,其關鍵字就是該數

原创 2016ACM/ICPC亞洲區大連站

A. Wrestling Match 題意:已知部分球員爲好球員或者壞球員。每場比賽也能確定一個好球員和壞球員。問根絕這些信息是否能夠將所有人分爲好壞球員。 思路:染色就好。先從已知身份的開始染色。最後從未知身份的染色,確定是否最後每

原创 支持向量機

前提知識引入 我們考慮點(x0,y0)(x_0,y_0)(x0​,y0​)到直線w1x+w2y+b==0w_1x+w_2y+b==0w1​x+w2​y+b==0的距離爲:w1x0+w2y0+bw12+w22\frac{w_1x_0+

原创 牛客練習賽44

A. 小y的序列 思路:記錄每個數出現的最左邊和最右邊,輸出就好了。對於沒有出現的數,讓後面的覆蓋他就好了。 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int a[100010]; i

原创 codeforces 833

A. The Meaningless Game 題意:小AAA與小BBB互相玩遊戲,猜一個數kkk,誰贏誰的金幣乘以k2k^2k2,誰輸誰的金幣乘以kkk,現在知道他們的總金幣,問有沒有可能是通過這樣的遊戲得到的。 思路:ab3\sq