0前言本文主要介绍决策树信息增益比的计算，并给出例子帮助读者理解。读者需要具备：信息熵、条件熵、信息增益相关知识。本文使用数据集：游玩数据集1.1节。1信息增益比计算公式2信息增益比计算2.1gR(play,outlook)的计算根据信息增益(跳转)相关知识，得出：特征outlook

0前言本文主要介绍决策树条件熵的计算并给出若干例子帮助理解。读者需要具备信息熵计算知识，若不了解请看：信息熵1条件熵2数据集游玩数据集，请看：数据集1.1节3条件熵的计算使用所给游玩数据集。计算H(play|outlook)的条件熵(在Y随机变量为outlook条件下,X随机变量为pla

0前言本文主要讲述了决策树背后的数学原理以及构建方法，并通过实例数据一步步构建决策树，帮助读者理解。本文使用了大量的配图帮助读者理解。1理论基础1.1决策树的原型决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割

《高等数学》同济大学出版：对数函数，e=2.718281828459...为自然常数编写 test_log_x.py 如下#-*-coding:utf-8-*-"""绘制对数函数y=log(x)和y=log2(x)的曲线"""importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotasplt#用于正常显示中文标题，负号plt.

建堆的两种方式自上而下这种方式的思路是，每插入一个节点，就向上比较，判断是否需要与其父节点进行交换，分析这种方式的时间复杂度，假设树的高度为h，以下均考虑最坏情况，也就是每一个节点都调整到根第一层的1个节点不需要调整第二层的2个节点，每个节点向上调整1次，2*1，第三层的4个节点

$\quad$想不出来了，遂打表。$\quad$受到了luobotianle的启发，就依据其建议学上了分块打表。如0与1的熟练$\quad$问\(L\)到\(R\)之间，在二进制表示下（无前导\(0\)），\(0\)的个数比\(1\)的个数多的数的个数。$\quad$那么我们就可以以\(5e5\)为块长来打表。打表程序

遇到数论题就要推式子！提供最美丽的latex\[a^b=p_1^{a_1*b}*p_2^{a_2*b}*p_3^{a_3*b}......*p_n^{a_n*b}\\那么他的因数之和为:\\（{p_1}^0+{p_1}^1+...+{p_1}^{a_1*b}）\\*（{p_2}^0+{p_2}^1+...+{p_2}^{a_2*b}）\\...\\*（{p_n}^0+{p_n}^1+...+{p_n}^{a_n*b}）\\=>利用等

ST表稀疏表(SparseTable)概述ST表基于倍增思想，可以做到\(O(nlog_2n)\)预处理，\(O(1)\)回答每个询问。用于处理可重复贡献问题的区间查询！可重复贡献问题重叠并不会对区间计算的值产生影响！区间最值、区间按位和、区间按位、区间GCD题目链接https://www.luogu.com.cn/

问题描述问题类型暴力，枚举、问题分析由例题知对于一个长度为L的01串，设0出现的次数为x，则1出现的次数为L-x，其信息熵整理后可表示为：基于此，我们可以给出当长度L=23333333的01串，其信息熵为11625907.5798时，该字符串中0和1的个数分别为多少。题目限制0出现的次数比1少，可以通过

返回X的以2为底的对数。语法Math.log2(x)参数X-代表数字Exampleconsole.log("---Math.log2()---")console.log("Math.log2(2):"+Math.log2(2))console.log("Math.log2(5):"+Math.log2(5))输出---Math.log2()---Math.log2(2):1

备注：Y为可以，N为不可以问题规模n可用算法的时间复杂度O(log2n)         O(n)            O(nlog2n)         O(n^2）O(2^n)  O(n!)n<=11YYYYYYn<=25YYYYYNn<=5000

原题链接反思：要把各种可能的情况都判断一遍再提交！不要急着提交简介仓库里有若干个二次方数，请问是否能取出若干数使得刚好等于给定数？情况讨论情况1.仓库里只有一个4，但是我要求2，求不得情况2.仓库里有三个1，我要求3，能求大概思路从\(i\in[log2(v),0]\)遍历（从大到小），如果对于i，仓

一、算法复杂度 【2011】设n是描述问题规模的非负整数，下面的程序片段时间复杂度是（）x=2;while(x<n/2)x=2*x;AO(log2(n))  BO(n) CO(nlog2(n)) DO(n^2) 答案：Ａ解析：x=2^i=n/2i=log2(n/2) 【2012】求整数n(n>=0)的阶乘的算法

二叉排序树性质：中序遍历是递增的查找算法实现BSTreeSearchBST(BSTreeT,KeyTypekey){if(!T||key==T->data)returnT;elseif(key<T->data)returnSearchBST(T->lchild,key);elsereturnSearchBST(T->rchild,key);}算法分析最坏情况：单支树A

二叉树的定义就是1个节点上不超过2个孩子。严格二叉树就是每一个节点上都只有2个孩子，除了叶子节点完全二叉树就是底层可能没有填满，但是其他层一定是填满的，并且底层的节点都集中在该层的最左边的一些位置。所以完美二叉树就是完全二叉树的特例。并且完全二叉树的高度是[log2(n)]n是

【预期】y=log2_x是标准的对数函数，从正无穷小通过(1,0)升到x轴上方，函数是单调递增的，上升斜率愈来愈小；y=log2_(x+1)是以上图线向左平移一个单位，图线通过的定点从(1,0)变成了(0,0);y=|log2(x+1)|是以上图线在y轴左半部分向上翻转而成。【实际图像】 【代码】<!DOCTYPEhtml><htmll

在编写代码为了能够方便移植或者说为了一劳永逸，往往会考虑把模块代码写得更加的通用。比如可以进行传参配置，这里主要是通过位宽传参。笔者写过不少的代码，觉得写通用模块代码需要思考挺长的时间去处理数据赋值之类的，需要总结出公式才能使代码通用，为了方便查找，这里就总结下笔者

题目链接思路一道结论题，代码实现非常简单。把此题拆分成两个小问题。在最坏的情况下，需要几次询问，才能找出最大的数。在最坏的情况下，需要几次询问，才能找出次大数。对于找出最大的数，可以模拟二分查找来解决，每次将左边界右移或右边界左移，最终得到最大数。因此在最坏的情

最近在看关于PostgreSQL内部原理的一些东西，并借助翻译软件，做一些翻译，整理成文档，以便自己能够快速理解的同时，加以记录。在单表查询的开销估算中，关于索引扫描的启动开销，有一个等式，使用到了函数ceil和log2。等式是这样写的:'start-upcost'={ceil(log2(10000))+(1+1)*50}*0.0025=

信息熵前置知识：期望简介在信息论中，熵\((entropy)\)是接收的每条消息中包含的信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵、平均自信息量。这里，"消息"代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。（熵最好理解为不确定性的量度而不是确定性的量度，因为越随机的信源的熵越大。）来自信源的

ST表ST表是一种简单的数据结构，主要用于解决RMQ问题（区间最大/最小值问题）主要应用倍增的思想，可以实现O（nlogn）预处理，O（1）查询1.预处理ST表倍增法递推：用两个等长的小区间拼凑一个大区间f[i][j]表示以第i个数为起点，长度为2^j的区间里的最大值/最小值f[i][j]=max(f[i][j-1],f[i+2^j-1]

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

特殊符号常用，但不好搜索，收藏起来做个备用，欢迎大家继续补充。():通常用于函数的调用，例如ggplot(data);或者调整优先级，如1:3+1返回234，而1:(3+1)返回1234。[]:用于索引向量、列表、数据框。[[]]:用于索引获得列表、数据框的具体值。$:用于数据框索引某一列。三者的区别，具体

题目链接​​：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2178​​题目的意思比较难以理解。讲的是"最多猜n次，但一定可以猜到1至m(闭区间[1,m])内的任意数字，求m的最大值