开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么基本子集求和算法不能处理负值？

基本子集求和算法是一种用于计算给定数组中所有子集的和的算法。它的原理是通过遍历数组中的每个元素，并将其与当前子集中的元素相加，得到新的子集。然后将新的子集与之前的子集合并，形成更大的子集。这个过程会一直进行，直到遍历完整个数组。

然而，基本子集求和算法不能处理负值的原因是，它在计算子集和时只考虑了正数的情况。具体来说，算法在每次合并子集时，只将当前元素与子集中的元素相加，而不考虑当前元素的符号。这导致了算法无法正确处理负数的情况。

举个例子来说明，假设给定数组为[-1, 2, 3]，按照基本子集求和算法的步骤，首先会生成空子集和[-1]。然后将2与空子集相加得到[2]，再将3与空子集相加得到[3]。接下来，将2与[-1]相加得到[2, -1]，将3与[-1]相加得到[3, -1]。最后，将3与[2, -1]相加得到[3, 2, -1]。

可以看到，基本子集求和算法在计算过程中没有考虑到负数的影响，导致最终的子集和结果不正确。因此，该算法不能处理负值。

如果需要处理负值的情况，可以考虑使用其他算法，如回溯算法或动态规划算法。这些算法可以更全面地考虑正负数的情况，并给出正确的子集和结果。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云云数据库 MySQL 版：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
腾讯云人工智能平台（AI Lab）：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云物联网平台（IoT Hub）：https://cloud.tencent.com/product/iothub
腾讯云移动开发平台（MPS）：https://cloud.tencent.com/product/mps
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云区块链服务（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
腾讯云元宇宙平台（Tencent XR）：https://cloud.tencent.com/product/xr

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （228）-- 算法导论16.4 5题

因此，通过将权重函数取负值，我们可以将最小权重最大独立子集问题转换为标准的加权拟阵问题，即最大权重最大独立子集问题，而不会影响问题的最优解。...搜索结果分析通过对搜索结果的分析，我们可以了解到一些关于拟阵和加权拟阵的基本概念，以及如何在加权拟阵中寻找最大权重独立子集的相关信息。...具体来说，我们可以设置一个新的权重函数，该函数将原权重函数的值取反（或取负值），同时调整集合I的定义，使之包含那些在新权重函数下具有正权重的子集。...• 独立性：新图中新增的节点 ( v_0 ) 不与任何节点相连，因此选择的节点集合中不能包含 ( v_0 )，这保证了所选节点集合是独立的。...拟阵的独立集是指其中任意子集都不是另一个子集的真超集。为了将一个加权拟阵问题转换为一个标准的加权拟阵问题，我们需要确保所给的问题满足拟阵的定义。拟阵的基本性质包括： 1.

1142 0

Day08 生信马拉松-GEO数据挖掘（上）

为什么要做数据挖掘 1.1 挖掘的数据从哪里来图片 1.2 有什么可挖掘的数据类型基因表达芯片、转录组、单细胞、表观遗传、突变…… 1.3 如何筛选基因图片 2....length(eSet) eSet = eSet[[1]] #去除list外壳 class(eSet) #由Biobase包里面的“ExpressionSet”对象简单的对象可以直接用@/$提取子集...★★★★★ ①直接删除异常样本 ②exp =limma :: normalizeBetweenArrays(exp)2.表达矩阵里的负值情况 ①取过log，有负值——正常 ②没取过log，有负值——错误数据...③有一半负值——做了标准化后两种情况一般弃用，非要用的话需要处理原始数据（不推荐新手操作）附：不同格式原始数据的处理方法链接 4.2.2 提取临床信息 pd <- pData(eSet) 4.2.3...rownames(pd),colnames(exp)) #取交集找出相同部分 exp = exp[,s] #提取exp的列名 pd = pd[s,] #提取pd的行名 } ★★★★★★GSE中有多个分组取子集的操作

5383 1

Coursera吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记（2）-- 优化算法

如果m很大，例如达到百万数量级，训练速度往往会很慢，因为每次迭代都要对所有样本进行进行求和运算和矩阵运算。我们将这种梯度下降算法称为Batch Gradient Descent。...而且在数值处理上就不能使用向量化的方法来提高运算速度。 ?...实际使用中，mini-batch size不能设置得太大（Batch gradient descent），也不能设置得太小（Stachastic gradient descent）。...至此，简单解释了为什么指数加权平均的天数的计算公式为。 4....做法是在每次训练时，对梯度进行指数加权平均处理，然后用得到的梯度值更新权重W和常数项b。下面介绍具体的实现过程。 ? 原始的梯度下降算法如上图蓝色折线所示。

1.1K0 0

机器学习 | 决策树模型（一）理论

也就说ID3算法本身对取值很多的分类特征有所偏好。不能直接处理连续型变量，若要使用ID3，则首先需要对连续变量进行离散化。对缺失值较为敏感，使用ID3之前需要提前对缺失值进行处理。...这相当于利用不纯度不断选取局部最优特征，或将训练集分割为能够基本分类正确的子集。 ---- C4.5算法 1、修改局部最优条件 C4.5与ID3相似，是对ID3算法进行了改进。...IV值分子为子集的样本个数，即某子节点的样本总数占父节点总样本数的比例。这其实就是我们加权求和时的"权重"。...2、连续变量处理手段 ID3不能处理连续型变量，在C4.5中，同样还增加了针对连续变量的处理手段。算法首先会对这一列数进行从小到大的排序。...决策树处理缺失值如何在属性值缺失的情况下进行划分属性选择？基本思想是计算没有出现属性缺失的样本子集的信息增益，然后根据这部分样本在总体样本中的比例打个折，作为总体样本在该属性的信息增益。

1.4K2 0

PageRank算法和HITS算法

其中，某个子集合具有特殊性质，很多算法会从这些具有特殊性质的子集合出发，给予子集合内网页初始值，之后根据这个特殊子集合内网页和其他网页的链接关系，按照一定方式将权值传递到其他网页。 ?...而每个页面将所有指向本页面的入链所传入权值求和，即可得到新的PageRank得分，即完成一轮PageRank计算。从图6-9中可以看出PageRank算法的迭代过程。...HITS算法 HIST算法是子集传播算法的代表算法。...Hub页和Authority页之间是相互增强的关系，HITS算法基于的是下面的两个基本假设：基本假设1：一个好的Authority页面会被很多Hub页面指向。...基本假设2 ：一个好的Hub页面会指向很多好的Authority页面。 ?

1.7K2 0

吴恩达《优化深度神经网络》精炼笔记（2）-- 优化算法

如果m很大，例如达到百万数量级，训练速度往往会很慢，因为每次迭代都要对所有样本进行进行求和运算和矩阵运算。我们将这种梯度下降算法称为Batch Gradient Descent。...为了解决这一问题，我们可以把m个训练样本分成若干个子集，称为mini-batches，这样每个子集包含的数据量就小了，例如只有1000，然后每次在单一子集上进行神经网络训练，速度就会大大提高。...而且在数值处理上就不能使用向量化的方法来提高运算速度。...至此，简单解释了为什么指数加权平均的天数的计算公式为1/(1−β)。...做法是在每次训练时，对梯度进行指数加权平均处理，然后用得到的梯度值更新权重W和常数项b。下面介绍具体的实现过程。原始的梯度下降算法如上图蓝色折线所示。

3621 0

面试、笔试题集：集成学习，树模型，Random Forests，GBDT，XGBoost

参考：从决策树到随机森林 jiqizhixin.com/articles/2017-07-31-3 ---- 集成学习基本概念集成学习（ensemble learning）是时下非常流行的机器学习算法...其中很著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林（Random Forest）。为了让基分类器之间互相独立，将训练集分为若干子集（当训练样本数量较少时，子集之间可能有交叠）。...在最终做决策时，每个个体单独作出判断，再通过投票的方式做出最后的集体决策 stacking 堆叠法 Stacking 是一种模型融合算法，基本思路是通过一个模型融合若干单模型的预测结果，目的是降低单模型的泛化误差...如果某个节点之后不再有负值，则会除掉这个分裂∶但是如果负值后面又出现正值，并且最后综合起来还是正值，则该分裂会被保留。...LGB还可以使用直方图做差加速，一个节点的直方图可以通过父节点的直方图减去兄弟节点的直方图得到，从而加速计算但实际上xgboost的近似直方图算法也类似于lightgbm这里的直方图算法，为什么xgboost

9292 0

Leetcode【392、870、881、1090】

这道题使用贪婪的思想，即对 A 和 B 都先进行升序排列，用 A 的最小值去满足 B 的最小值，如果不能满足，就让 A 的最小值去满足 B 的最大值。是不是有种“田忌赛马”的感觉？...这道题属于装箱问题贪心算法之装箱问题，使用贪婪的思想先满足最重的人上船，因此要对数组进行降序排序。...，并且子集 S 中各个标签的数目总满足 <= use_limit，求返回子集 S 的最大可能的和。...方法1（Sort）：要得到最大可能的子集和，很明显要对 values 按照降序排列（labels 也要对应 values 的值参与排序），先挑最大的数字装入子集 S 中（贪心）。...= 1 num_wanted -= 1 return ans 方法2（Heap）：实际上，我们也可以使用 Heap 排序，根据 values[i] 的负值建立小根堆

5077 0

经典动态规划：0-1背包问题的变体

labuladong 公众号：labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息上篇文章经典动态规划：0-1 背包问题详解了通用的 0-1 背包问题，今天来看看背包问题的思想能够如何运用到其他算法题目...一、问题分析先看一下题目： title 算法的函数签名如下： // 输入一个集合，返回是否能够分割成和相等的两个子集 bool canPartition(vector& nums);...对于这个问题，看起来和背包没有任何关系，为什么说它是背包问题呢？...那么对于这个问题，我们可以先对集合求和，得出sum，把问题转化为背包问题：给一个可装载重量为sum/2的背包和N个物品，每个物品的重量为nums[i]。...最后一步，把伪码翻译成代码，处理一些边界情况。

5164 0

分布式入门，怎样用PyTorch实现多GPU分布式训练

具体来讲，本文首先介绍了分布式计算的基本概念，以及分布式计算如何用于深度学习。然后，列举了配置处理分布式应用的环境的标准需求（硬件和软件）。...将来自每个 rank 的 x 求和，再把得到的求和结果放置在每个 rank 的 x 内。转向深度学习假设读者熟知标准的随机梯度下降算法（SGD），该算法常用于训练深度学习模型。...同步 SGD 所依赖的核心技巧是将更新规则中的求和在更小的 (mini)batch 子集上进行分割。D 被分割成 R 个子集 D₁, D₂, . .（推荐每个子集具有相同数量的样本），所以 ?...将所有 rank 的梯度进行求和，然后将得到的梯度对每个 rank 可见，再进行进一步处理。最后一点就是 all-reduce 算法。...请注意，不是所有的算法都可以开箱即用地并行化，有的需要做一些近似处理，这破坏了原算法给出的理论保证。能否高效处理这些近似，取决于算法的设计者和实现者。

1.7K3 0

一文秒杀排列组合问题的 9 种题型

上面用组合问题举的例子，但排列、组合、子集问题都可以有这三种基本形式，所以共有 9 种变化。...除此之外，题目也可以再添加各种限制条件，比如让你求和为target且元素个数为k的组合，那这么一来又可以衍生出一堆变体，怪不得面试笔试中经常考到排列组合这种基本题型。...具体来说，你需要先阅读并理解前文回溯算法核心套路，然后记住如下子集问题和排列问题的回溯树，就可以解决所有排列组合子集相关的问题：子集/组合问题的回溯树排列问题的回溯树 为什么只要记住这两种树形结构就能解决所有相关问题呢...backtrack(nums, k); // ... } } 子集/组合（元素可重不可复选）刚才讲的标准子集问题输入的nums是没有重复元素的，但如果存在重复元素，怎么处理呢...至于为什么要这样剪枝，结合前面的图应该也很容易理解，这样带重复元素的子集问题也解决了。

1.3K0 0

NMF（非负矩阵分解）算法

而非负表示分解的矩阵都不包含负值。信息时代使得人类面临分析或处理各种大规模数据信息的要求，如卫星传回的大量图像、机器人接受到的实时视频流、数据库中的大规模文本、Web上的海量信息等。...这些方法的共同特点是，因子W和H中的元素可为正或负，即使输入的初始矩阵元素是全正的，传统的秩削减算法也不能保证原始数据的非负性。...在数学上，从计算的观点看，分解结果中存在负值是正确的，但负值元素在实际问题中往往是没有意义的。例如图像数据中不可能有负值的像素点；在文档统计中，负值也是无法解释的。...NMF算法提供了基于简单迭代的求解U，V的方法，求解方法具有收敛速度快、左右非负矩阵存储空间小的特点，它能将高维的数据矩阵降维处理，适合处理大规模数据。...参考文献：《非负矩阵分解：数学的奇妙力量》 http://blog.sciencenet.cn/blog-248606-466811.html (介绍NMF的基本内容及其应用) 《NMF算法简介及

2.5K10 0

GEO数据分析流程之芯片1补充

、有异常值的矩阵需要处理原始数据。...#如果表达矩阵为空，大多数是转录组数据，不能用这个流程(后面另讲)。#自行判断是否需要logexp = log2(exp+1) #这一行下载的数据如果取过log，就不要运行。如果在几百，需要取log。...match(rownames(pd),colnames(exp))] #match#(4)提取芯片平台编号gpl_number <- eSet@annotation;gpl_number#@和$都表示提取子集...这里可以显示下数据有多少行，小于2万行，可能数据不完整验证数据是否正常 boxplot(exp) 异常值的处理办法 1.删掉异常样本 2.exp=limma::normalizeBetweenArrays...(exp) 关于表达矩阵里的负值有一半的负值可以做热图，不做差异分析。

1131 0

机器学习学习笔记（17）集成学习

对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过重采样法（re-sampling）来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得的样本集对基学习器进行训练。...需要注意的是，Boosting算法在训练的每一轮都要检查当前生成的基学习器是否满足基本条件，一旦条件不满足，则当前基学习器就被抛弃，且学习过程停止。...值，常见的有类标记（硬投票）和类概率（软投票），不同类型的值不能混用。...通常为非负值，仅在 ? 达成一致的概率甚至低于偶然性的情况下取负值以上都是成对行度量，可以很容易地通过2维图绘制处出来，如著名的 ?...著名的随机子空间（random subspace）算法就依赖于输入属性扰动，该算法从初始属性集中抽取出若干属性子集，再基于每个属性子集训练一个基学习器。

9012 0

学习算法必须要了解的数据结构

为什么我们需要数据结构？由于数据结构用于以有组织的形式存储数据，并且由于数据是计算机科学中最重要的实体，因此数据结构的重要性是显而易见的。...无论你解决什么问题，你都必须以某种方式处理数据 - 无论是员工的工资，股票价格，购物清单，还是简单的电话簿。根据不同的场景，数据需要以特定格式存储。...找到数组的第二个最小元素数组中的第一个非重复整数合并两个排序的数组重新排列数组中的正负值堆栈堆栈是一种只允许在表的一端进行插入操作和删除操作的线性表。...树结构广泛用于人工智能和复杂算法，以提供解决问题的有效存储机制。这是一个简单树的图像，以及树数据结构中使用的基本术语： ?...常见的哈希面试问题在数组中查找对称对追踪完整的旅程路径查找数组是否是另一个数组的子集检查给定的数组是否不相交

2.2K2 0

为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图（Violin Plot）会出现负值部分？

下面我将详细介绍小提琴图的基本概念、可视化原理、应用场景以及其优缺点。...为什么从没有负值的数据中绘制的小提琴图会出现负值部分？现象描述：当从没有负值的数据中绘制小提琴图时，有时会出现看似负值的部分。这可能让人感到困惑，因为原始数据中并不存在负值。...在生成小提琴图时，核密度估计会对数据进行平滑处理，并且在数据范围之外也会有一定程度上的延伸。因此，即使原始数据中没有负值，核密度估计图在绘制小提琴图时可能会在零点之下产生一些看似负值的部分。...这不意味着数据实际上有负值，而只是密度估计算法试图捕捉到接近零区域的数据分布情况。带宽选择：KDE 中一个关键参数是带宽（bandwidth），它决定了核的宽度。...截断处理：在某些软件或绘图库中，可以指定 KDE 曲线不要扩展到特定值以下（例如 0），以避免在没有负值数据时显示负值部分。

4910 0

决策树，逻辑回归，PCA-算法面经

逻辑回归算法为什么用的是sigmoid函数而不用阶跃函数？其他分析KNN与K-means中k值如何进行选取并解释两者之间的区别？对于数据异常值，我们一般如何处理？...决策树剪枝的基本策略有“预剪枝”和“后剪枝”。...逻辑回归算法为什么用的是sigmoid函数而不用阶跃函数？阶跃函数虽然能够直观刻画分类的错误率，但是由于其非凸、非光滑的特点，使得算法很难直接对该函数进行优化。...1.视为无效信息（噪声点）：结合异常值检测算法，检测出后直接丢弃； 2.视为有效信息（信号点）：作为缺失值，用缺失值的方式处理； 3.用平均值（中位数）等统计特征进行修正，结合前后观测值； 4.不处理...3.包装方法，算法作为黑盒，在确定模型和评价准则之后，对特征空间的不同子集做交叉验证，进而搜索最佳特征子集。深度学习具有自动化包装学习的特性。

5982 0

前端网页制作秘密武器之盒模型边框

欢迎点击「算法与编程之美」↑关注我们！本文首发于微信公众号："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。...基本语法： border-radius:[|]{1,4}[|{1,4}]?...值不能为负值。（2）图像边框 boeder-image专门用于图像边框的处理，它的强大之处在于能够灵活地分割图像，并应用于边框。...用浮点数指定宽度，值不可为负值。用百分比指定宽度，参考其包含区域进行计算，值不可为负值。...5.参考文献【1】朱金华《网页设计与制作》北京：机械工业出版社，2018 更多精彩文章：算法|从阶乘计算看递归算法算法|字符串匹配（查找）-KMP算法 JavaScript|脚本岂能随意放置开发

1.1K1 0

深度学习500问——Chapter03：深度学习基础（2）

不能直接从标准模型培训过程中的数据中学习，需要预先定义。可以通过设置不同的值，训练不同的模型和选择更好的测试值来决定。...贝叶斯优化：使用贝叶斯优化超参数，会遇到贝叶斯优化算法本身就需要很多参数的困难。 MITIE方法，初始猜测的前提下进行局部优化。它使用BOBYQA算法，并有一个精心选择的起始点。...其中，搜索过程需要搜索算法，一般有：网格搜索、随机搜索、启发式智能搜索、贝叶斯搜索。 3.4 激活函数 3.4.1 为什么需要非线性激活函数 为什么需要激活函数？...有时，也会使用 tanh 激活函数，但 Relu 的一个优点是：当是负值的时候，导数等于0。 sigmoid 激活函数：除了输出层是一个二分类问题基本不会用它。...可以看出：式子中的求和中的所有独立的项都是负数的，因为对数函数的定义域是(0,1)，并且求和前面有一个负号，所以结果是非负。

1431 0

机器学习常用聚类算法大盘点，包括：原理、使用细节、注意事项

它将数据划分为几个互不相交且并集为原集的子集，每个子集可能对应于一个潜在概念，例如：购买力强的顾客、待配送的商家群体。 2 基本假设聚类算法的核心是通过距离计算来表征两个样本之间相似程度。...以上关于距离的性质就是接下来要讨论的聚类算法的一些基本假设。下面介绍几种常用的聚类算法，之前已经推送过关于聚类算法的几篇文章，今天再提炼总结，顺便排版做得更好些，更方便大家学习。...这可能只是带来一些麻烦，还不能说是缺陷。...在sklearn中实现也实现了这个算法，它需要输入bandwidth，如果不输入此值，算法默认计算一个bandwidth. 3.4 层次聚类层次聚类算法的基本思想：将m个样本看做m个已经划分好的子集，...还有一处值得留意，为了计算某个样本的近邻域，如果构造距离矩阵，内存消耗n^2，为了避免内存消耗，可以构建kd-trees或ball-tress，但是对于稀疏矩阵就不能应用这些算法，但是有一些其他措施可以解决

1.8K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭