优化算法的复杂度分析原理优化算法的复杂度分析原理主要可以归纳为以下几点：1. 渐进符号分析：复杂度分析通常使用渐进符号来表示算法的时间复杂度或空间复杂度。其中，常见的渐进符号包括大O符号、Ω符号和Θ符号。大O符号表示算法的上界，Ω符号表示算法的下界，Θ符号表示算法的上界和下界。通过渐进符号分析，可以忽略算法的常数因子和低阶项，从而更加准确地衡量算法的性能。2. 最坏情况复杂度：在复杂度分析中，通常...

东师《编译原理》练习题二一、选择题1. 文法 G 产生的D的全体是该文法描述的语言。A ．句型                B. 终结符集C. 非终结符集D. 句子2. 设M为一DFA，并设s 和t是M的两个不同状态。如果s和t    A  ，则称s 和t等价。A．不可区分 ...

动态规划的最优化原理有哪些内容动态规划的最优化原理包括以下内容：1. 最优子结构性质：如果一个问题的最优解包含了其子问题的最优解，则称该问题具有最优子结构性质。简单来说，就是问题的最优解由子问题的最优解构成。2. 重叠子问题性质：在求解一个动态规划问题时，需解决很多相同或相似的子问题。为了避免重复计算，可以使用备忘录或者动态规划表来存储已经计算过的子问题的解，以便之后需要时直接查表获取。3. 无后...

1.11  习题选择题：1．透视图的名称是：A)  Left    B)  Top    C)  Perspective    D)  Front正确答案是C。2．可以实现放大和缩小一个视图的视图工具为：A)  Pan    B)  Arc rot...

VI模型解决基于路径的UE交通分配问题在静态交通流分配问题的研究中，配流原则主要为Wordrop提出的第一、第二原理，满足Wordrop第一原理的交通流状态称为用户均衡（User Equilibrium，简称UE）。静态用户均衡交通分配理论作为现代交通运输系统的重要理论之一，采用变分不等式模型来解决分配问题日益成为国际上的研究热点。文章采用变分不等式模型解决基于路径的UE交通分配问题，最终得到最优...

压缩感知技术综述摘要：信号采样是模拟的物理世界通向数字的信息世界之必备手段。多年来，指导信号采样的理论基础一直是著名的Nyquist采样定理，但其产生的大量数据造成了存储空间的浪费。压缩感知（Compressed Sensing）提出一种新的采样理论，它能够以远低于Nyquist采样速率采样信号。本文详述了压缩感知的基本理论，着重介绍了信号稀疏变换、观测矩阵设计和重构算法三个方面的最新进展，并介绍...

机器学习（周志华）参考答案第一章  绪论（略）第二章模型评估与选择1.数据集包含1000个样本，其中500个正例，500个反例，将其划分为包含70%样本的训练集和30%样本的测试集用于留出法评估，试估算共有多少种划分方式。正则化其实是破坏最优化一个组合问题，从500500正反例中分别选出150150正反例用于留出法评估，所以可能取150)2。法应该是(C5002.数据集包含100个样本，...

多目标规划的若干理论和方法共3篇多目标规划的若干理论和方法1多目标规划的若干理论和方法多目标规划是指在多目标条件下进行决策的一种数学方法，它把一个问题转化成一个具有多个目标约束条件的数学优化问题。在现代化的社会经济发展中，人们往往不仅仅关注单一的目标，而是有着多种不同的目标和需求。因此，多目标规划技术应运而生，被广泛应用于各行各业的决策和管理中。本文将简单介绍多目标规划的若干理论和方法。一、多目标...

机器学习总结（⼋）决策树ID3，C4.5算法，CART算法本⽂主要总结决策树中的ID3,C4.5和CART算法，各种算法的特点，并对⽐了各种算法的不同点。决策树：是⼀种基本的分类和回归⽅法。在分类问题中，是基于特征对实例进⾏分类。既可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。决策树模型：决策树由结点和有向边组成。结点⼀般有两种类型，⼀种是内部结点，⼀种是...

人工智能基础(习题卷40)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]对于 Eye-in-Hand ，求取的是机器人工具坐标系与( )之间的关系。A)视觉传感器坐标系B)工件坐标系C)机器人坐标系D 世界坐标系答案:C解析:2.[单选题]什么命令显示所有装载的模块？A)lsmodB)dirmodC)modulesD)Modlist答案:A解析:3.[单选...