前言 这是力扣的1071题，难度为简单，解题方案有很多种，本文讲解我认为最奇妙的两种。...如果最后或者过程中，str1不等于str2，则没有最大公因子 第一种情况例如： ABCABC ABC 减一次 ABC ABC 减第二次 " "...gcd 算法：const gcd = (a, b) => (0 === b ?...gcdOfStrings(str2, str1);//保证str1的长度大于str2 if (str2.isEmpty()) return str1;//str1被删空后换位，则换位后的str1是最大公因子...gcdOfStrings(str2, str1);//保证str1的长度大于str2 if (str2.empty()) return str1;//str1被删空后换位，则换位后的str1是最大公因子
最大公因子，指两个或多个整数共有约数中最大的一个 private static int gc(int a, int b) { if(b==0){ return
对于字符串 S 和 T，只有在 S = T + ... + T（T 与自身连接 1 次或多次）时，我们才认定 “T 能除尽 S”。
对于字符串 S 和 T，只有在 S = T + ... + T（T 自身连接 1 次或多次）时，我们才认定 “T 能除尽 S”。
多目标多因子算法和多因子算法的区别 “参考文献 [1]GUPTA A, ONG Y-S, FENG L, et.al....Gupta等[1]于2017年首次将多任务优化运用到解决多目标问题中，并在MFEA的基础上进行了拓展提出了一种多目标多因子进化算法（MOMFEA）。...MOMFEA继承了MFEA中的技能因子和标量适应度，扩展了因子排名的概念。 在多目标问题中，帕累托最优解之间是非支配的关系，不能单一根据一个目标函数值的好坏判断一个解的好坏。...因此，因子排名不是根据因子成本而是根据非支配排序和拥挤距离进行排序。 MOMFEA中解的编码与解码，选择性交配和垂直文化传播机制与MFEA中相同。...因子排名更新 在MFEA中，因子排名根据因子成本进行计算。在MOMFEA中，由于有多个目标函数，不能单由因子成本来决定因子排名，进而通过非支配排序和拥挤距离对个体进行排序。
return str1.substr(0,gcd(str1.size(),str2.size())); } int gcd(int a, int b) { //求最大公约数
算法的原理： 对于辗转相除法：i和j的最大公约数，也就是i和j都能够除断它。换句话讲，就是i比j的n倍多的那个数k(i = j*n + k，即i % j = k)应该也是最大公约数的倍数。...所以就能转换成求k和j的最大公约数。同理，对于更相减损术，同样的道理，i比j大的部分也是最大公约数的倍数。...代码： 1 /** 2 * 求最大公约数算法汇总 3 * 4 */ 5 public class GCD { 6 public static void main(String[...} 43 } 44 45 46 /** 47 * 第二种方法：九章算术的更相减损术，即如果i>j,那么先用i-j得到其差k.然后将问题转换成求k和m的最大公约数...} 66 } 67 } 68 69 /** 70 * 第一种方法：辗转相除法, 即如果i>j, 那么先用i%j得到余数k.将问题转换成求k和m的最大公约数
社区俱乐部成员把 WorldQuant Alpha 101 的每个因子都了做一次最详细的解释和回测研究，一层一层的去拆分因子，把每个公式都说清楚。...我们不讨论这些因子是否都是有效的，我们更多的是希望通过我们分析因子背后的金融意义，帮助大家更好的理解市场，明白如何去做一些类似的研究、策略。这是我们的初衷。...stddev(returns, 20) : close), 2.), 5)) -0.5) 因子函数说明： 1、rank（x） 含义：股票的排名。...那么，我们对其进行排序以及-0.5中性化操作，最后返回的x4就是我们得到的 Alpha #001 因子。...取其正数的股票为买入股票池，即将所有股票的根据 Alpha #001 因子将其对半分，将 Alpha #001 因子排序取其最大的50%进行交易。
最大公约数？ 因数、倍数：设 a, b 是整数，b !=0。如果有一个整数 c，它使得 a = bc，则 a 叫做 b 的倍数，b 叫做 a 的因数。...，an 的最大公因数，表示为 (a1, a2, ..., an) = d。 ? 2. 辗转相除法？...辗转相除法， 又名欧几里德算法（Euclidean algorithm），是求最大公约数的一种方法。...那么最后的除数就是这两个数的最大公约数。 例：求 123456 和 7890 的最大公因数。 图：辗转相除过程 ? 答： 123456 和 7890 的最大公因数是 6. ? 3. 数学解释？...图：辗转相除算法 ? ?
导读：几年前英国科学期刊《物理世界》曾让读者投票评选了“最伟大的公式”，最终榜上有名的十个公式既有无人不知的1+1=2，又有著名的E=mc^2；既有简单的-圆周公式，又有复杂的欧拉公式…… 这些公式不仅仅是数学家和物理学家的智慧结晶...有史以来最伟大的没有之一的科学家在有史以来最伟大没有之一的科学巨作《自然哲学的数学原理》当中的被认为是经典物理学中最伟大的没有之一的核心定律。动力的所有基本方程都可由它通过微积分推导出来。
由于在逻辑回归中使用的是特征的最原始组合，最终得到的分隔超平面属于线性模型，其只能处理线性可分的二分类问题。现实生活中的分类问题是多种多样的，存在大量的非线性可分的分类问题。...为了使得逻辑回归能够处理更多的复杂问题，对其的优化主要有两种：①对特征进行处理，如核函数的方法，将非线性可分的问题转换成近似线性可分的问题；②对模型本身进行扩展，因子分解机应运而生，其本质是一种基于矩阵分解的方法
求最大公约数，辗转相除法。仍然是递归和递推的算法。不解释，上代码。 def divideNum01(n1, n2): while n1 % n2 !
二 辗转相除法 2.1 辗转相除法原理 辗转相除法也叫欧几里得算法，是一种非常古老的求解两个数的最大公约数的算法。...其基于的原理：两个正整数a和b（a > b），它们的最大公约数gcd等于a除以b的余数r和b之间的最大公约数。...比如，10和25的最大公约数5等于25除以10的余数5和10的最大公约数；再比如51和21的最大公约数3等于51除以21的余数9和21的最大公约数，而9和21的最大公约数为3。...上面的算法原理中不是要求a大于b吗？如果调用时a值大于b值，比如a为51，b为21，那么情况跟上述算法原理是相符的。...比如当a为100000，b为1时，算法要递归99999次。 四 终极版本 一般情况下，以上两个版本完全够用。如果追求最佳算法性能的终极版本，那就去看《编程之美》第2.7节吧。 五 参考资料 1.
二进制最大公约数算法避免了欧几里得算法（辗转相除法）的大量取模操作，有效减少了时间消耗，且更为方便。...原理 本算法基于以下事实： 对于两个数的最大公约数 gcd(m, n)，有 m<n 时，gcd(m, n)=gcd(n, m) m 偶 n 偶时，gcd(m, n)=2*gcd(m/2, n/2) m
算法一：短除法 想法，采用短除法找出2个数的所有公约数，将这些公因子相乘，结果就是2个数的最大公约数。...【找公因子，只能使用蛮力法】 #include #include void main() { int m=28,n=72; int i,f=1; int z;...image.png 算法二：辗转相除法 辗转相除法， 又名欧几里德算法（Euclidean algorithm），是求最大公约数的一种方法。...如果是求两个数的最大公约数，那么最后的除数就是这两个数的最大公约数。...（更相减损术）辗转相减法（求最大公约数），即尼考曼彻斯法，其特色是做一系列减法，从而求得最大公约数。
总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。
解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
这是我写的第二个go程序，我写了两个版本，一个函数normalGCD是传统的辗转相除法，另一个recursion是递归式辗转相除法。
，据闻国内各大互联网公司都第一时间应用到了实际产品中，我们的系统也使用了该算法。...本文主要会分三个部分介绍，如果对理论产生背景不感兴趣的话，可以直接看第3部分的工程实现（这一部分google13年那篇工程化的paper介绍得很详细）： 相关背景：包括通用性的问题描述、批量算法、传统在线学习算法等...这里提这两种形式的问题描述，原因在于引出下面无约束优化和带约束优化问题的不同算法，对于不同的描述形式，会有一系列相关算法。...【在线算法】 如上所述，批量算法有自身的局限性，而在线学习算法的特点是：每来一个训练样本，就用该样本产生的loss和梯度对模型迭代一次，一个一个数据地进行训练，因此可以处理大数据量训练和在线训练。...稀疏性在机器学习中是很重要的一件事情，下面给出常见的三种做稀疏解的途径： 1）、简单加入L1范数 –局限如上面所提，a+b两个float数很难绝对等于零，无法产生真正稀疏的特征权重 2）、在1范数的基础上做截断，最直观没技术含量的思路
一、因子分解机FM的模型 因子分解机(Factorization Machine, FM)是由Steffen Rendle提出的一种基于矩阵分解的机器学习算法。...1、因子分解机FM的优势 ? 对于因子分解机FM来说，最大的特点是对于稀疏的数据具有很好的学习能力。...2、因子分解机FM的模型 image.png 二、因子分解机FM算法 因子分解机FM算法可以处理如下三类问题： 回归问题(Regression) 二分类问题(Binary Classification...image.png 三、因子分解机FM算法的求解过程 1、交叉项系数 image.png ? 2、模型的求解 ? 这里要求出 ? 主要采用了如公式 ? 求出交叉项。具体过程如下： ?...欢迎更多的朋友一起讨论这个算法。 参考文章 1、Rendle, Factorization Machines. 2、Factorization Machines with libFM
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